Acelerando Descobertas Científicas: AI Realiza Experimentos Autônomos

Uma plataforma de inteligência artificial conhecida como BacterAI, projetada por uma equipe de pesquisa liderada por um professor da Universidade de Michigan, demonstrou sua capacidade de realizar um número impressionante de experimentos científicos autônomos – até 10.000 por dia. A aplicação inovadora de IA pode abrir caminho para avanços rápidos em vários campos, incluindo medicina, agricultura e ciência ambiental.

Os resultados da pesquisa foram publicados em Nature Microbiology.

Decifrando o Metabolismo Microbiano com BacterAI

BacterAI foi desenvolvido para mapear o metabolismo de dois microrganismos associados à saúde bucal, sem nenhuma informação básica para começar. Os processos metabólicos complexos das bactérias envolvem o consumo de uma combinação específica dos 20 aminoácidos necessários para a vida. O objetivo da pesquisa foi determinar os aminoácidos precisos necessários por microrganismos orais benéficos para promover seu crescimento.

“Sabemos quase nada sobre a maioria das bactérias que influenciam nossa saúde. Entender como as bactérias crescem é o primeiro passo para reengenharia de nosso microbioma”, disse Paul Jensen, professor assistente de engenharia biomédica da U-M, que estava na Universidade de Illinois quando o projeto começou.

Uma Tarefa Desafiadora Simplificada pela IA

Decodificar a combinação preferida de aminoácidos para bactérias é uma tarefa desafiadora devido às mais de um milhão de combinações possíveis. No entanto, BacterAI conseguiu determinar com sucesso as necessidades de aminoácidos para o crescimento de ambos Streptococcus gordonii e Streptococcus sanguinis.

A abordagem de BacterAI envolveu testar centenas de combinações de aminoácidos por dia, refinando seu foco e alterando combinações a cada dia com base nos resultados dos experimentos do dia anterior. Em um período de nove dias, alcançou 90% de precisão em suas previsões.

A IA Aprendendo por Tentativa e Erro

Ao contrário dos métodos tradicionais que usam conjuntos de dados rotulados para treinar modelos de aprendizado de máquina, BacterAI gera seu próprio conjunto de dados por meio de um processo iterativo de realização de experimentos, análise de resultados e previsão de resultados futuros. Esse método permitiu que decifrasse as regras para alimentar bactérias com menos de 4.000 experimentos.

“Queríamos que nosso agente de IA desse passos e caísse, que viesse com suas próprias ideias e cometesse erros. Todos os dias, ele fica um pouco melhor, um pouco mais inteligente”, disse Jensen, destacando as semelhanças entre o processo de aprendizado de BacterAI e uma criança.

O Futuro da IA na Pesquisa

Dado que pouca ou nenhuma pesquisa foi realizada sobre cerca de 90% das bactérias, os métodos convencionais apresentam uma barreira significativa em termos de tempo e recursos necessários. A capacidade de BacterAI de realizar experimentação automatizada pode acelerar drasticamente as descobertas. Em um único dia, a equipe conseguiu realizar até 10.000 experimentos.

No entanto, as aplicações potenciais de BacterAI vão além da microbiologia. Pesquisadores em qualquer campo podem formular perguntas como puzzles para a IA resolver por meio desse tipo de processo de tentativa e erro.

“Com a recente explosão de IA de ponta nos últimos meses, muitas pessoas estão incertas sobre o que ela trará no futuro, tanto positivo quanto negativo”, disse Adam Dama, um ex-engenheiro do Laboratório Jensen e autor principal do estudo. “Mas para mim, é muito claro que aplicações focadas de IA como nosso projeto acelerarão a pesquisa diária.”