Accelerarea descoperirilor științifice: Inteligența artificială efectuează experimente autonome

O platformă de inteligență artificială cunoscută sub numele de BacterAI, proiectată de o echipă de cercetare condusă de un profesor de la Universitatea din Michigan, a demonstrat capacitatea de a efectua un număr impresionant de experimente științifice autonome – până la 10.000 pe zi. Aplicarea inovatoare a inteligenței artificiale poate deschide calea pentru progrese rapide în diverse domenii, inclusiv medicină, agricultură și știință mediului.

Rezultatele cercetării au fost publicate în Nature Microbiology.

Descifrarea metabolismului microbial cu BacterAI

BacterAI a fost dezvoltat pentru a cartografia metabolismului a două microorganisme asociate cu sănătatea orală, fără nicio informație de bază pentru a începe. Procesele metabolice complexe ale bacteriilor implică consumul unei combinații specifice de 20 de aminoacizi necesari pentru viață. Scopul cercetării a fost de a determina aminoacizii exacti necesari de către microorganismele orale benefice pentru a promova creșterea lor.

“Știm aproape nimic despre majoritatea bacteriilor care influențează sănătatea noastră. Înțelegerea modului în care bacteriile cresc este primul pas către reingineria microbiomului nostru”, a declarat Paul Jensen, asistent universitar de inginerie biomedicală la Universitatea din Michigan, care se afla la Universitatea din Illinois atunci când a început proiectul.

O sarcină dificilă simplificată de inteligența artificială

Decodificarea combinației preferate de aminoacizi pentru bacterii este o sarcină dificilă datorită celor peste un milion de combinații posibile. Cu toate acestea, BacterAI a reușit să determine cu succes cerințele de aminoacizi pentru creșterea ambelor Streptococcus gordonii și Streptococcus sanguinis.

Abordarea BacterAI a implicat testarea a sute de combinații de aminoacizi pe zi, refinzându-și focalizarea și modificând combinațiile în fiecare zi pe baza rezultatelor experimentelor din ziua precedentă. În decurs de nouă zile, a atins o acuratețe de 90% în predicțiile sale.

Învățarea inteligenței artificiale prin încercare și eroare

În contrast cu metodele tradiționale care utilizează seturi de date etichetate pentru a antrena modele de învățare automată, BacterAI generează propriul set de date prin procesul iterativ de efectuare a experimentelor, analiză a rezultatelor și predicție a rezultatelor viitoare. Această metodă i-a permis să descifreze regulile pentru hrănirea bacteriilor cu mai puțin de 4.000 de experimente.

“Am vrut ca agentul nostru de inteligență artificială să ia pași și să cadă, să-și creeze propriile idei și să facă greșeli. În fiecare zi, devine puțin mai bun, puțin mai inteligent”, a declarat Jensen, subliniind paralelele dintre procesul de învățare al BacterAI și cel al unui copil.

Viitorul inteligenței artificiale în cercetare

Având în vedere că s-a efectuat puțină sau deloc cercetare asupra a aproximativ 90% din bacterii, metodele convenționale prezintă o barieră semnificativă în ceea ce privește timpul și resursele necesare. Capacitatea BacterAI de a efectua experimente automate poate accelera drastic descoperirile. Într-o singură zi, echipa a reușit să ruleze până la 10.000 de experimente.

Însă aplicațiile potențiale ale BacterAI se extind dincolo de microbiologie. Cercetătorii din orice domeniu pot pune întrebări sub formă de puzzle pentru inteligența artificială să le rezolve prin acest proces de încercare și eroare.

“Cu explozia recentă a inteligenței artificiale mainstream de-a lungul ultimelor luni, multe persoane sunt nesigure cu privire la ceea ce va aduce în viitor, atât pozitiv, cât și negativ”, a declarat Adam Dama, un fost inginer în laboratorul Jensen și autor principal al studiului. “Dar pentru mine, este foarte clar că aplicațiile focalizate de inteligență artificială, cum ar fi proiectul nostru, vor accelera cercetarea de zi cu zi.”