Saját első mesterséges intelligencia által vezérelt autonóm laboratóriumát készül elindítani a Danaher, ahol az MI tervezi meg a lehetséges molekulákat, robotok készítik és tesztelik őket, az eredmény pedig visszakerül a modellhez a következő kísérlet javításához. A vállalat tervei szerint a rendszer akár nyolcszor gyorsíthatja fel bizonyos kötőmolekulák felfedezését, de a labor teljes kapacitással csak 2027 elején kezdhet működni.
A Danaher október 7-én jelentette be első mesterséges intelligencia alapú autonóm laboratóriumának tervét. A rendszert a vállalat Abcam nevű biotechnológiai egységénél alakítják ki, és a Danaher több más vállalatának technológiáit is egyetlen munkafolyamatba kapcsolják. A cél elsősorban egyedi affinitási reagensek, köztük antitestek és más kutatási molekulák gyorsabb létrehozása.
A működés alapja az úgynevezett design–make–test–learn, vagyis tervezés–elkészítés–tesztelés–tanulás ciklus. A mesterséges intelligencia először lehetséges molekuláris megoldásokat tervez, a robotizált laboratóriumi rendszer ezeket elkészíti és megvizsgálja, majd a mért eredmények visszakerülnek a modellhez. A következő tervezési kör így már az előző kísérlet valódi laboratóriumi adataira épülhet, és a folyamat újra elindulhat.
A Danaher szerint a kialakítás akár nyolcszor gyorsabb affinitásireagens-felfedezést és az éves reagenskészítés akár tízszeres növelését teheti lehetővé, a jelenlegi több tízes nagyságrendről több százra. Ezek azonban jelenleg tervezési célértékek, nem a teljes kapacitással működő laborban már bizonyított eredmények. A vállalat kifejezetten úgy fogalmaz, hogy a rendszer erre a teljesítményre készül, miközben a létesítmény csak 2027 elején működhet nagyobb léptékben.
Olvasd el: Virtuális biotechnológiai céget építettek 37 ezer mesterséges intelligencia ügynökből
Mi történik a gyógyszer- és biotechnológiai kutatással, ha egy hipotézis és a következő valódi laboratóriumi kísérlet között már nem napok vagy hetek, hanem egy nagyrészt automatizált ciklus áll?
A labor több Danaher-vállalat technológiáját kapcsolja össze, miközben a fizikai kísérleteket robotizált rendszerek végzik. Az elképzelés hosszabb távon nem egyetlen önálló labor létrehozása, hanem olyan intelligens műszerek és összekapcsolt munkafolyamatok kialakítása, amelyek programozhatóan működnek, megfelelő adatokat termelnek az MI-modelleknek, majd egymással is kommunikálhatnak. A tudósok szerepe ugyanakkor nem tűnik el: a Danaher szerint továbbra is emberek hozzák meg a legfontosabb kutatási döntéseket.
A nyolcszoros gyorsulást ezért nem szabad úgy értelmezni, mintha a mesterséges intelligencia nyolcszor gyorsabbá tenné a teljes gyógyszerfejlesztést. A közölt cél konkrétan az affinitási reagensek felfedezésére vonatkozik, miközben egy új gyógyszer létrehozásához laboratóriumi vizsgálatok, toxikológiai tesztek, klinikai fázisok és hatósági engedélyezés is szükséges. A rendszer szélesebb tudományos értékét csak azután lehet pontosabban megítélni, hogy valódi kutatási programokban is tartósan működik.
Az autonóm laboratórium jelentősége mégis nagy lehet, mert a mesterséges intelligencia itt már közvetlenül összekapcsolódik a fizikai kísérletezéssel. A modell nem kizárólag korábban összegyűjtött adatokból következtet, hanem új kísérletet javasolhat, megkaphatja annak eredményét, majd ebből újra tanulhat. Ha ez a zárt kutatási kör megbízhatóvá válik, a laboratóriumi mesterséges intelligencia következő nagy fejlődése nem pusztán jobb előrejelzést, hanem gyorsabban ismétlődő valódi kísérleteket jelenthet.
Olvasd el ezt is: Már a fizikai fehérjében is kimutatható a mesterséges intelligencia rejtett vízjele
Források: Danaher, Reuters
CS.SZ.
