Wissenschaftliche Entdeckungen beschleunigen: KI führt autonome Experimente durch

Eine Plattform für künstliche Intelligenz namens BacterAI, die von einem Forschungsteam unter der Leitung eines Professors der University of Michigan entwickelt wurde, hat ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt, eine erstaunliche Anzahl autonomer wissenschaftlicher Experimente durchzuführen – bis zu 10,000 pro Tag. Die bahnbrechende Anwendung der KI könnte den Weg für schnelle Fortschritte in verschiedenen Bereichen ebnen, darunter Medizin, Landwirtschaft und Umweltwissenschaften.

Die Ergebnisse der Forschung wurden in veröffentlicht Natur Mikrobiologie.

Entschlüsselung des mikrobiellen Stoffwechsels mit BacterAI

BacterAI wurde entwickelt, um den Stoffwechsel zweier Mikroben, die mit der Mundgesundheit in Zusammenhang stehen, abzubilden, ohne dass zunächst grundlegende Informationen erforderlich waren. Bei den komplexen Stoffwechselvorgängen von Bakterien kommt es zum Verbrauch einer bestimmten Kombination der 20 lebensnotwendigen Aminosäuren. Ziel der Forschung war es, die genauen Aminosäuren zu bestimmen, die nützliche Mundmikroben benötigen, um ihr Wachstum zu fördern.

„Wir wissen fast nichts über die meisten Bakterien, die unsere Gesundheit beeinflussen. Zu verstehen, wie Bakterien wachsen, ist der erste Schritt zur Neugestaltung unseres Mikrobioms“, sagte Paul Jensen, UM-Assistenzprofessor für Biomedizintechnik, der zu Beginn des Projekts an der University of Illinois war.

Eine herausfordernde Aufgabe, die durch KI vereinfacht wird

Die für Bakterien bevorzugte Kombination von Aminosäuren zu entschlüsseln, ist aufgrund der über eine Million möglichen Kombinationen eine gewaltige Aufgabe. BacterAI konnte jedoch den Aminosäurebedarf für das Wachstum beider erfolgreich bestimmen Streptococcus gordonii und Streptococcus sanguinis.

Der Ansatz von BacterAI bestand darin, Hunderte von Kombinationen von Aminosäuren pro Tag zu testen, den Fokus zu verfeinern und die Kombinationen jeden Tag auf der Grundlage der Ergebnisse der Experimente des Vortages zu ändern. Innerhalb von neun Tagen erreichte das Unternehmen eine Genauigkeit seiner Vorhersagen von 90 %.

KI-Lernen durch Versuch und Irrtum

Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die gekennzeichnete Datensätze zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verwenden, generiert BacterAI seinen eigenen Datensatz durch einen iterativen Prozess der Durchführung von Experimenten, der Analyse von Ergebnissen und der Vorhersage zukünftiger Ergebnisse. Mit dieser Methode gelang es ihm, mit weniger als 4,000 Experimenten die Regeln für die Ernährung von Bakterien zu entschlüsseln.

„Wir wollten, dass unser KI-Agent Schritte unternimmt und hinfällt, eigene Ideen entwickelt und Fehler macht. Jeden Tag wird es ein bisschen besser, ein bisschen intelligenter“, sagte Jensen und betonte die Parallelen zwischen dem Lernprozess von BacterAI und einem Kind.

Die Zukunft der KI in der Forschung

Angesichts der Tatsache, dass zu etwa 90 % der Bakterien kaum oder gar keine Forschung durchgeführt wurde, stellen herkömmliche Methoden ein erhebliches Hindernis hinsichtlich des Zeit- und Ressourcenaufwands dar. Die Fähigkeit von BacterAI, automatisierte Experimente durchzuführen, könnte Entdeckungen drastisch beschleunigen. An einem einzigen Tag gelang es dem Team, bis zu 10,000 Experimente durchzuführen.

Die potenziellen Anwendungen von BacterAI gehen jedoch über die Mikrobiologie hinaus. Forscher in jedem Bereich können Fragen als Rätsel stellen, die die KI durch einen solchen Versuch-und-Irrtum-Prozess lösen kann.

„Angesichts der jüngsten Explosion der Mainstream-KI in den letzten Monaten sind viele Menschen unsicher, was sie in Zukunft bringen wird, sowohl positive als auch negative“, sagte Adam Dama, ein ehemaliger Ingenieur im Jensen Lab und Hauptautor der Studie . „Aber für mich ist ganz klar, dass gezielte KI-Anwendungen wie unser Projekt den Forschungsalltag beschleunigen werden.“