Opentrons và NVIDIA Ra Mắt Thời Đại Mới Của Phòng Thí Nghiệm Được Cung Cấp Quyền Năng Trí Tuệ Nhân Tạo, Chuyển Đổi Robot Thành Nhà Khoa Học Học Hỏi

Trong phần lớn thập kỷ qua, trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực khoa học sự sống đã tập trung vào dự đoán. Các mô hình đề xuất mục tiêu thuốc, tạo ra cấu trúc phân tử hoặc phân tích tập dữ liệu sinh học lớn. Nhưng trong khi kiến thức đã phát triển nhanh chóng, việc thực hiện thí nghiệm vẫn còn là một nút thắt. Việc chuyển đổi các giả thuyết được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo thành các thí nghiệm phòng thí nghiệm thực tế, có thể tái tạo và phân tích được vẫn còn chậm, tốn kém và phân mảnh trên các công cụ và quy trình.

Khoảng cách đó hiện đang được thu hẹp. Opentrons đã công bố một tích hợp sâu với NVIDIA (NVDA ) nhằm giải quyết vấn đề này bằng cách đưa trí tuệ nhân tạo vật lý trực tiếp vào hoạt động phòng thí nghiệm hàng ngày.

Mạng Lưới Toàn Cầu Của Robot Phòng Thí Nghiệm Thế Giới Thực

Điều khiến Opentrons được đặt ở vị trí độc đáo là quy mô. Công ty này vận hành một đội robot phòng thí nghiệm tiêu chuẩn hóa toàn cầu với hơn 10.000 hệ thống được triển khai trên các trường đại học nghiên cứu hàng đầu và tổ chức sinh học. Những hệ thống này đã tự động hóa các quy trình công việc quan trọng trong lĩnh vực genomics, proteomics, khám phá kháng thể và chẩn đoán.

Bằng cách tích hợp các nền tảng trí tuệ nhân tạo vật lý của NVIDIA – NVIDIA Isaac và NVIDIA Cosmos – Opentrons đang chuyển đổi cơ sở đã lắp đặt này thành một môi trường đào tạo sống cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Thay vì dựa chủ yếu vào dữ liệu mô phỏng, các mô hình trí tuệ nhân tạo vật lý现在 có thể học trực tiếp từ việc thực hiện thí nghiệm thực tế trong các phòng thí nghiệm ướt trên toàn thế giới.

Cầu Nối Giữa Mô Phỏng Và Thực Tế

Mô phỏng đã trở thành một phần quan trọng trong việc phát triển robot và trí tuệ nhân tạo, nhưng các phòng thí nghiệm lại giới thiệu sự phức tạp duy nhất. Sự biến đổi sinh học, sự khác biệt của công cụ, hành vi của chất phản ứng và điều kiện môi trường đều ảnh hưởng đến kết quả. Bằng cách kết hợp mô phỏng với việc thực hiện tiêu chuẩn hóa trong thế giới thực, Opentrons và NVIDIA đang đóng vòng lặp giữa việc lập kế hoạch số và kết quả vật lý.

Trong thực tế, các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể đề xuất một thiết kế thí nghiệm, mô phỏng kết quả, thực hiện thí nghiệm trên robot Opentrons và đưa kết quả trở lại vào quá trình đào tạo mô hình. Theo thời gian, điều này tạo ra các tác nhân trí tuệ nhân tạo không chỉ dự đoán những gì nên hoạt động, mà còn hiểu những gì thực sự hoạt động trong môi trường phòng thí nghiệm thực tế.

Đóng Vòng Lặp Khoa Học Tự Động

Một phần quan trọng của nỗ lực này là chồng trí tuệ nhân tạo sinh học của NVIDIA, bao gồm BioNeMo, cung cấp nền tảng cho việc đào tạo và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo cho việc khám phá sinh học. Opentrons cung cấp lớp thực hiện thiếu sót – các thí nghiệm vật lý được tiêu chuẩn hóa, có thể tái tạo và lập trình.

Cùng nhau, điều này cho phép một chu kỳ học tập liên tục. Các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo ra các giả thuyết và kế hoạch thí nghiệm. Các robot thực hiện những thí nghiệm đó một cách nhất quán trên hàng nghìn phòng thí nghiệm. Kết quả được thu thập dưới dạng dữ liệu đào tạo chất lượng cao và đưa trở lại vào các hệ thống trí tuệ nhân tạo để tinh chỉnh phiên bản tiếp theo. Khi được mở rộng, vòng lặp phản hồi này có tiềm năng nén thời gian khám phá từ nhiều năm xuống chỉ vài tuần.

Tại Sao Tiêu Chuẩn Hóa Lại Quan Trọng

Các phòng thí nghiệm đã từng là môi trường không đồng nhất. Các thiết lập tự động hóa tùy chỉnh, công cụ độc quyền và quy trình thủ công khiến việc so sánh kết quả hoặc tái sử dụng dữ liệu ở quy mô lớn trở nên khó khăn. Cách tiếp cận của Opentrons đảo ngược động lực này bằng cách tiêu chuẩn hóa việc thực hiện trong khi vẫn mở và được điều khiển bằng API.

Tiêu chuẩn hóa này cho phép các mô hình trí tuệ nhân tạo vật lý tổng quát hóa trên các phòng thí nghiệm. Khi các thí nghiệm được thực hiện theo cùng một cách tại New York, Boston hoặc Basel, các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể học các mẫu mà giữ nguyên trên các môi trường thay vì chỉ phù hợp với một thiết lập cụ thể.

Hậu Quả Đối Với Khám Phá Thuốc Và Ngoài Ra

Tác động ngay lập tức có thể sẽ được cảm nhận trong khám phá thuốc, nơi thông lượng thí nghiệm và tái tạo trực tiếp ảnh hưởng đến tốc độ và chi phí. Nhưng những hậu quả còn mở rộng hơn. Việc thực hiện thí nghiệm tự động có thể thay đổi cách các xét nghiệm được phát triển, cách nghiên cứu sinh học được xác thực và cách nhanh chóng các phương pháp điều trị mới di chuyển từ khái niệm đến lâm sàng.

Nói rộng hơn, quan hệ đối tác này cho thấy một sự thay đổi trong cách trí tuệ nhân tạo được áp dụng cho khoa học. Thay vì dừng lại ở các khuyến nghị, các hệ thống trí tuệ nhân tạo đang bắt đầu hành động – chạy thí nghiệm, học hỏi từ kết quả và cải thiện tự động. Điều này đánh dấu một bước đầu nhưng có ý nghĩa trong việc tạo ra các phòng thí nghiệm tự lái, nơi các nhà khoa học tập trung vào chiến lược và giải thích, trong khi trí tuệ nhân tạo và robot xử lý việc thực hiện ở quy mô lớn.

Một Nhìn Về Những Gì Sắp Tới

Opentrons và NVIDIA sẽ trình diễn tầm nhìn này công khai tại Hội nghị và Triển lãm Quốc tế SLAS sắp tới, nơi họ sẽ thảo luận về cách lập kế hoạch và thực hiện thí nghiệm được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo đang hội tụ. Các tham dự viên cũng sẽ có cơ hội đóng góp dữ liệu thực hiện thí nghiệm thực tế để giúp đào tạo thế hệ tiếp theo của các mô hình trí tuệ nhân tạo vật lý.

Khi trí tuệ nhân tạo vật lý chuyển từ lý thuyết sang thực tiễn, các quan hệ đối tác như này nhấn mạnh một xu hướng lớn hơn: tương lai của trí tuệ nhân tạo trong khoa học sẽ không được định nghĩa bởi dự đoán tốt hơn, mà bởi các hệ thống có thể thiết kế, chạy và học hỏi từ các thí nghiệm của chính chúng – liên tục, tự động và ở quy mô toàn cầu.