Революция в области «самоуправляемых» лабораторий. Часть 1ая

Роботизированные устройства на базе искусственного интеллекта постепенно вытесняют людей из сферы деятельности, традиционно выполняемой людьми. Что ждет лаборатории в будущем?

Имея размеры 5 метров в квадрате и 3 метра в высоту, Ева занимает не менее половины площади лаборатории, которая теперь стала для неё домом. Эта роботизированная платформа, установленная в Технологическом университете Чалмерса в Гётеборге (Швеция), является детищем пионера в области самоуправляемых лабораторий Росса Кинга. По словам Кинга, она работает на базе искусственного интеллекта, оснащена системой автопилота и «работает довольно тихо». Но при этом она очень быстра. Работая на полной скорости, роборука Евы может перемещаться со скоростью несколько метров в секунду с точностью позиционирования в доли миллиметра. Обычно команда запускает Еву на более низкой скорости — иначе, по выражению Кинга, «это слишком страшно».

Ева автоматизирует процесс раннего этапа разработки лекарственных препаратов. Одно из первых достижений Евы было сделано в 2018 году, примерно через три года после ее создания, когда она определила, что распространенное антимикробное соединение триклозан может воздействовать на фермент, который имеет решающее значение для выживания малярийных паразитов Plasmodium во время их фазы покоя в печени. Для этого Ева самостоятельно проверила около 1600 химических веществ и смоделировала, как их структура связана с их активностью, чтобы предсказать, какие из них стоит тестировать. Кинг и его группа вооружили робота базовыми знаниями и системой машинного обучения для разработки гипотез. Затем Ева использовала эти данные для разработки экспериментов по проверке гипотез и, что особенно важно, провела их самостоятельно. Это открытие показало исследователям потенциальный способ борьбы с малярией, устойчивой к лечению. «Это попытка воплотить научный метод с помощью машины» — говорит Кинг.

В 2009 году Кинг использовал предшественника системы Ева для исследования примерно 10–15% генов дрожжей с неизвестными функциями . Он назвал эту систему Адам — в честь как библейского персонажа, так и экономиста XVIII века Адама Смита, который был ярым сторонником промышленной механизации. Кинг видит параллели в будущем науки. «Большая часть биологических исследований выполняется как ремесленная работа», — говорит Кинг: лаборатория с главным исследователем, аспирантами и студентами работает во многом так же, как ремесленник работает со своими учениками. Автономные лаборатории, напротив, больше похожи на производственную линию. В результате «наука будет осуществляться по-другому, как на фабрике», — добавляет он.

Технология все еще находится в зачаточном состоянии и большинство достижений на данный момент носят поступательный характер. Но по мере того, как эта область вторгается в те части научного процесса, которые обычно выполняются людьми — изучение литературы, планирование экспериментов, анализ данных и принятие решений о том, какую гипотезу проверять дальше — исследователям придется решать, что эти разработки означают для будущего лаборатории. Многие секторы, от сельского хозяйства до хирургии, начинают использовать возможности робототехники на базе ИИ. Например, корейский автопроизводитель Hyundai объявил в январе, что разместит десятки тысяч автономных гуманоидных роботов на своих производственных предприятиях, и что к 2030 году они будут выполнять сложные работы по сборке автомобилей.

Промышленные лаборатории и централизованные лабораторные комплексы используют роботов для ускорения работы с жидкостями и анализа проб с середины 1980-х годов. Но лаборатории с автономным управлением могут пойти гораздо дальше. Сочетая ИИ, робототехнику и автоматизированное оборудование, эти платформы могут разрабатывать и проводить эксперименты с минимальным участием человека. Адам оснащен морозильной камерой, заполненной штаммами мутантных дрожжей, а также химикатами, необходимыми для измерения роста клеток в различных условиях. Кроме того, он оснащен тремя инкубаторами, центрифугой, двумя считывателями штрих-кодов, семью камерами и 20 датчиками окружающей среды. Получив от своих операторов общую задачу, он самостоятельно формулирует гипотезы, а затем проверяет их, проводя эксперименты гораздо быстрее, чем это мог бы сделать человек.

Кинг признает, что нанять студентов для этой работы, вероятно, было бы дешевле. Но его новейший робот, Genesis, сможет провести достаточно экспериментов, чтобы сделать этот процесс экономически целесообразным. По оценкам Кинга, создание Genesis обойдется в 1 миллион фунтов стерлингов (1,3 миллиона долларов США) — столько же, сколько стоил бы каждый из роботов Адам или Ева по отдельности, — но он считает, что в конечном итоге это будет как минимум на порядок дешевле, чем человеческий труд. Кинг планирует использовать эту систему — занимающую в пять раз меньше площади, чем Ева — для моделирования взаимодействия генов, белков и малых молекул в клетках. Часть этой работы будет заключаться в проведении около 10 000 масс-спектрометрических измерений ежедневно.

Химик и компьютерный ученый Алан Аспуру-Гузик из Университета Торонто в Канаде курирует парк из 50 автономных роботов, работающих в нескольких лабораториях и университетах. Этот проект, известный как Acceleration Consortium, финансируется грантом на сумму 200 млн канадских долларов (146 млн долларов США). Один из его бывших аспирантов, химик Гейб Гомес, впоследствии открыл собственную автономную лабораторию в Университете Карнеги-Меллон (CMU) (США), которую он назвал Coscientist. По словам Гомеса, она входит в число систем нового поколения, которые «позволяют пользователям давать инструкции или [оформлять] запросы простым английским языком». Coscientist работает на основе большой языковой модели (LLM) GPT-4 и может интерпретировать научные задачи, собирать релевантную информацию из поиска в интернете и документах, планировать эксперименты и взаимодействовать с робототехническим лабораторным оборудованием для их проведения. Это осуществляется либо на внешних платформах автоматизации, либо с помощью CMU Cloud Lab — дистанционно управляемого, полностью автоматизированного исследовательского комплекса, построенного CMU и Emerald Cloud Lab, биотехнологической компанией из США. Coscientist разработал и провел органические реакции, катализируемые палладием, чтобы найти лучшие реагенты и условия. Но, по утверждению Гомеса, у него есть применение в широком спектре областей. «Он действительно не зависит от конкретной области. И по мере совершенствования моделей [ИИ] круг проблем, которые мы можем решать, значительно расширяется».

Один из исследователей, надеющихся использовать эту технологию, — Джон Грегуар, директор по автономной науке в Lila Sciences, стартапе из США. Имея около 22 000 квадратных метров автоматизированных лабораторных площадей в своей AI Science Factory (AISF), компания планирует предоставлять услуги в области исследований и разработок фармацевтическим компаниям, предприятиям в сфере материаловедения и другим наукоемким организациям. В этом году она получила около 500 000 фунтов стерлингов от Агентства по передовым исследованиям и инновациям правительства Великобритании на тестирование способности своего автономного робота — AI NanoScientist — синтезировать коллоидные наночастицы (крошечные частицы, взвешенные в жидкой среде) и повышать их стабильность.

Аналогичный проект под названием Periodic Labs был запущен в 2025 году. Его соучредителями стали Лиам Федус, создатель ChatGPT в американской технологической компании OpenAI, и Экин Догус Кубук, ранее возглавлявший исследования в области материалов и химии в Google DeepMind. Periodic Labs разработала автоматизированную лабораторию по синтезу материалов, способную смешивать порошки, нагревать их в печи и определять характеристики полученных продуктов. Компания ставит целью проводить 1000 экспериментов в день, но Кубук отмечает, что успех будет зависеть не от производительности, а от того, насколько хорошо LLM сможет анализировать результаты для перехода к дальнейшим экспериментам. Подобные проекты появляются по всему миру, в том числе LabGenius в Лондоне. Их исследовательская платформа под названием EVA сочетает искусственный интеллект и роботизированную автоматизацию для разработки сложных терапевтических антител. Фармацевтическая компания Novartis (Швейцария), разработала платформу под названием MicroCycle, которая может автономно синтезировать, очищать и тестировать соединения, анализировать данные и выбирать новые соединения для синтеза. А роботизированный химик на базе ИИ под названием ChemAgents, разработанный исследователями из Китайского университета науки и технологий, помог своим создателям открыть функциональные материалы и оптимизировать светоактивируемые органические реакции.

Конец 1й части.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: