Notizia

Sep 07, 2023

L’intelligenza artificiale può eseguire 10.000 esperimenti microbici al giorno

Andrew Corselli A team led by University of Michigan assistant professor Paul

Andrea Corselli

Un team guidato dal professore assistente dell’Università del Michigan Paul Jensen, che era all’Università dell’Illinois quando è iniziato il progetto, ha creato un sistema di intelligenza artificiale per consentire ai robot di condurre esperimenti scientifici autonomi – fino a 10.000 al giorno – portando potenzialmente a un drastico balzo in avanti avanzare nel ritmo delle scoperte nelle applicazioni dalla medicina all’agricoltura alle scienze ambientali.

Quella piattaforma di intelligenza artificiale – BacterAI – ha mappato il metabolismo di due microbi associati alla salute orale, senza alcuna informazione di base con cui cominciare. I batteri consumano una combinazione dei 20 aminoacidi necessari per sostenere la vita, ma ogni specie richiede nutrienti specifici per crescere. Il team voleva sapere quali aminoacidi sono necessari ai microbi benefici presenti nella nostra bocca in modo che possano favorire la loro crescita.

Jensen si è seduto per un'intervista esclusiva su Tech Briefs, modificata per garantire lunghezza e chiarezza.

Leggi ora per vedere come se la cava BacterAI e cosa lo fa funzionare.

Brief tecnici:Cosa ha ispirato la tua ricerca?

Jensen: Ci occupiamo di carie da un bel po'. La carie è causata da un gruppo di batteri nella bocca che crescono eccessivamente e iniziano a produrre grandi quantità di acido dallo zucchero che mangiamo. Volevamo sviluppare modelli computerizzati di questi batteri e capire cosa li fa funzionare e cosa li fa crescere, ma per farlo avevamo bisogno di molti dati sperimentali. Quindi, abbiamo iniziato a costruire alcuni sistemi robotici che eseguissero questi test di crescita per cercare di capire di cosa hanno bisogno questi batteri. I batteri nella tua bocca hanno bisogno di molti strani nutrienti per sopravvivere. Mi piace usare l'analogia secondo cui sono un po' come i bambini che, quando escono di casa per la prima volta e non hanno mai cucinato da soli, non sanno come fare nulla perché vivono nella nostra bocca e li nutriamo tre volte al giorno. . Finiscono per avere tutte queste strane esigenze nutrizionali che altri batteri a vita libera non hanno.

Quindi, abbiamo iniziato con tutti i robot e poi abbiamo costruito un sistema robotico ad altissima produttività in grado di eseguire migliaia di esperimenti al giorno. E abbiamo subito scoperto che i robot lavoravano più velocemente degli umani. Quindi, non potevamo inventare nuovi esperimenti da far fare ai robot ogni giorno, e non potevamo elaborare tutti i dati che i robot producevano ogni giorno. I robot aspettavano sempre che gli scienziati in laboratorio scoprissero quale sarebbe stato il passo successivo? Cosa significa l'ultima serie di esperimenti? Il robot stava seduto, senza muoversi per la maggior parte del tempo, e abbiamo deciso che l’unico modo per usarli a tempo pieno era quello di tenere gli esseri umani fuori dal giro.

Abbiamo iniziato a sviluppare un sistema di intelligenza artificiale in grado di prendere i risultati da un giorno, pensarci e trovare quale sarebbe stato il prossimo miglior esperimento da fare. E non appena lo abbiamo fatto, gli umani sono usciti di scena e abbiamo scoperto che i robot possono semplicemente correre da soli. Non hanno bisogno di noi per alcuna pianificazione; in realtà sono molto efficienti. Sono più bravi di noi nella scelta degli esperimenti.

Brief tecnici:Sono sicuro che ce ne fossero troppe da contare, ma qual è stata la sfida tecnica più grande che hai dovuto affrontare durante il lavoro?

Jensen: Ci sono molti problemi con il controllo di qualità. Quando noi umani finiamo di fare un esperimento, possiamo riprenderlo alla fine della giornata, guardarlo e pensare: "Ha funzionato?" È questo quello che mi aspettavo? Qualcosa è andato storto mentre tutto questo veniva preparato?' C'è molta intuizione in questo, e abbiamo dovuto automatizzare anche quello, perché altrimenti passeremmo tutta la nostra giornata a controllare 10.000 esperimenti ogni singolo giorno. Quindi questa è stata la sfida più grande: imparare davvero e capire quali esperimenti dovrebbero essere successivi per capire se gli esperimenti del giorno precedente erano effettivamente corretti. Qualcosa è andato storto? Perché i robot sanno molto poco di tutte le altre cose che possono accadere biologicamente. Fanno esattamente quello che gli viene detto e non pensano veramente ad altre cose che potrebbero essere andate storte prima che i batteri li raggiungessero o quando stiamo realizzando i media che stanno usando. Tutte queste cose dovevano essere controllate automaticamente.