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Sep 07, 2023

AI pode executar 10.000 experimentos microbianos por dia

Andrew Corselli Uma equipe liderada pelo professor assistente da Universidade de Michigan, Paul

André Corselli

Uma equipe liderada pelo professor assistente da Universidade de Michigan, Paul Jensen, que estava na Universidade de Illinois quando o projeto começou, criou um sistema de inteligência artificial para permitir que os robôs conduzam experimentos científicos autônomos – mais de 10.000 por dia – potencialmente levando a um salto drástico. para a frente no ritmo da descoberta em aplicações da medicina para a agricultura para a ciência ambiental.

Essa plataforma de inteligência artificial – BacterAI – mapeou o metabolismo de dois micróbios associados à saúde bucal – sem nenhuma informação de base para começar. As bactérias consomem alguma combinação dos 20 aminoácidos necessários para sustentar a vida, mas cada espécie requer nutrientes específicos para crescer. A equipe queria saber quais aminoácidos são necessários para os micróbios benéficos em nossas bocas para que possam promover seu crescimento.

Jensen sentou-se para uma entrevista exclusiva da Tech Briefs - editada para maior duração e clareza.

Leia agora para ver como BacterAI se saiu - e o que o faz funcionar.

Resumos técnicos:O que inspirou sua pesquisa?

Jensen: Há muito tempo que nos interessamos pela cárie dentária. A cárie dentária é causada por um monte de bactérias em sua boca que crescem demais e começam a produzir muito ácido a partir do açúcar que comemos. Queríamos desenvolver modelos de computador dessas bactérias e descobrir o que as faz funcionar e o que as faz crescer, mas precisávamos de muitos dados experimentais para fazer isso. Então, começamos a construir alguns sistemas robóticos que fariam esses ensaios de crescimento para tentar descobrir do que essas bactérias precisam. As bactérias em sua boca precisam de muitos nutrientes estranhos para sobreviver. Gosto de usar a analogia de que eles são como crianças que - quando saem de casa e nunca cozinharam para si - não sabem fazer nada porque vivem em nossa boca e os alimentamos três vezes ao dia . Eles acabam tendo todos esses requisitos estranhos de nutrientes que outras bactérias de vida livre não têm.

Então, começamos com todos os robôs e depois construímos um sistema robótico realmente de alto rendimento que poderia fazer milhares de experimentos por dia. E rapidamente descobrimos que os robôs trabalhavam mais rápido do que os humanos. Portanto, não poderíamos criar novos experimentos para os robôs fazerem todos os dias e não poderíamos processar todos os dados que os robôs produziam todos os dias. Os robôs estavam sempre esperando os cientistas do laboratório descobrirem qual é o próximo passo? O que significa o último conjunto de experimentos? O robô ficou sentado, sem se mexer a maior parte do tempo, e decidimos que a única maneira de usar os robôs em tempo integral era tirar os humanos do circuito.

Começamos a desenvolver um sistema de IA que pudesse pegar os resultados de um dia, pensar sobre isso e descobrir qual seria o próximo melhor experimento a ser feito. E assim que fizemos isso, os humanos saíram de cena e descobrimos que os robôs podem correr sozinhos. Eles não precisam de nós para nenhum planejamento; eles são realmente muito eficientes. Eles são melhores em escolher experimentos do que nós.

Resumos técnicos:Tenho certeza que foram muitos para contar, mas qual foi o maior desafio técnico que você enfrentou ao longo do trabalho?

Jensen: Há muitos problemas com o controle de qualidade. Quando nós, humanos, terminamos de fazer um experimento, podemos voltar no final do dia, olhar para ele e pensar: 'Isso funcionou? É isso que eu esperava? Algo deu errado quando tudo isso estava sendo armado? Há muita intuição envolvida nisso, e tivemos que automatizar isso também, porque, caso contrário, passaríamos o dia todo verificando 10.000 experimentos todos os dias. Então esse foi o maior desafio - realmente aprender e descobrir quais experimentos deveriam vir a seguir para descobrir se os experimentos do dia anterior estavam realmente corretos. Algo deu errado? Porque os robôs sabem muito pouco sobre todas as outras coisas que podem acontecer biologicamente. Eles apenas fazem exatamente o que lhes é dito e realmente não pensam em outras coisas que poderiam ter dado errado antes que a bactéria os alcançasse ou quando estamos fazendo a mídia que eles estão usando. Todas essas coisas precisavam ser verificadas automaticamente.