소식

Sep 07, 2023

AI는 하루에 10,000번의 미생물 실험을 실행할 수 있습니다.

Andrew Corselli 미시간 대학교 조교수 Paul이 이끄는 팀

앤드류 코셀리

프로젝트가 시작될 당시 일리노이 대학에 있었던 미시간 대학 조교수 Paul Jensen이 이끄는 팀은 로봇이 하루에 10,000개 이상의 자율 과학 실험을 수행할 수 있는 인공 지능 시스템을 만들어 잠재적으로 급격한 도약을 주도했습니다. 의학에서 농업, 환경 과학에 이르기까지 응용 분야의 발견 속도를 높이십시오.

인공지능 플랫폼인 BacterAI는 구강 건강과 관련된 두 가지 미생물의 신진대사를 처음에는 아무런 기본 정보 없이 매핑했습니다. 박테리아는 생명을 유지하는 데 필요한 20가지 아미노산의 일부 조합을 소비하지만, 각 종은 성장하기 위해 특정 영양소가 필요합니다. 연구팀은 우리 입안의 유익 미생물이 성장을 촉진하기 위해 어떤 아미노산이 필요한지 알고 싶었습니다.

Jensen은 길이와 명확성을 위해 편집된 독점 Tech Briefs 인터뷰를 위해 자리에 앉았습니다.

BacterAI의 성과와 그 원인이 무엇인지 지금 읽어보세요.

기술 개요:연구에 영감을 준 것은 무엇입니까?

젠슨: 우리는 오랫동안 충치에 관심을 가져왔습니다. 충치는 입안의 박테리아가 과도하게 자라서 우리가 먹는 설탕에서 많은 양의 산을 생성하기 시작함으로써 발생합니다. 우리는 이러한 박테리아의 컴퓨터 모델을 개발하고 무엇이 박테리아를 움직이게 하고 무엇이 자라게 하는지 알아내고 싶었지만 그러기 위해서는 많은 실험 데이터가 필요했습니다. 그래서 우리는 이러한 박테리아에 필요한 것이 무엇인지 알아내기 위해 이러한 성장 분석을 수행하는 로봇 시스템을 구축하기 시작했습니다. 입안의 박테리아가 생존하려면 이상한 영양소가 많이 필요합니다. 나는 그들이 처음 집을 떠나서 스스로 요리를 해본 적이 없는 아이들과 비슷하다는 비유를 사용하고 싶습니다. 그들은 우리 입에 살기 때문에 아무것도 만드는 법을 모르고 하루에 세 번씩 먹이를 주기 때문입니다. . 그들은 결국 다른 독립 생활 박테리아가 갖지 않는 이상한 영양 요구 사항을 모두 가지게 됩니다.

그래서 우리는 모든 로봇으로 시작한 다음 하루에 수천 번의 실험을 할 수 있는 처리량이 매우 높은 로봇 시스템을 구축했습니다. 그리고 우리는 로봇이 인간보다 더 빨리 일한다는 사실을 금방 알아냈습니다. 그래서 우리는 로봇이 매일 수행할 새로운 실험을 생각해 낼 수 없었고, 로봇이 매일 생산하는 모든 데이터를 처리할 수도 없었습니다. 로봇은 항상 실험실의 과학자들이 다음 단계를 알아내기를 기다리고 있었습니다. 마지막 실험 세트는 무엇을 의미하나요? 로봇은 대부분의 시간 동안 움직이지 않고 앉아 있었고, 우리는 로봇을 풀타임으로 사용할 수 있는 유일한 방법은 인간을 루프에서 벗어나게 하는 것이라고 결정했습니다.

우리는 어느 날의 결과를 가지고 그것에 대해 생각하고 차기 최고의 실험이 무엇인지 생각해 낼 수 있는 AI 시스템을 개발하기 시작했습니다. 그리고 우리가 그렇게 하자마자 인간은 그림에서 사라졌고 로봇이 스스로 달릴 수 있다는 것을 발견했습니다. 그들은 어떤 계획에도 우리가 필요하지 않습니다. 실제로는 매우 효율적입니다. 그들은 우리보다 실험을 더 잘 선택합니다.

기술 개요:셀 수 없을 만큼 많았을 거라 확신합니다. 하지만 작업을 진행하는 동안 직면했던 가장 큰 기술적인 어려움은 무엇이었나요?

젠슨: 품질관리에 문제가 많습니다. 우리 인간은 실험을 마치고 나면 하루가 끝날 때 다시 가져가서 살펴보며 '이게 효과가 있었나?'라고 생각할 수 있습니다. 이것이 내가 예상했던 것입니까? 이 모든 것이 준비될 때 뭔가 문제가 생긴 걸까요?' 여기에는 많은 직관이 포함되어 있으며 이를 자동화해야 했습니다. 그렇지 않으면 매일 10,000개의 실험을 확인하는 데 하루 종일 시간을 소비하게 되기 때문입니다. 그래서 그것은 더 큰 도전이었습니다. 실제로 학습을 수행하고 전날의 실험이 실제로 올바른지 알아내기 위해 다음에 어떤 실험이 이루어져야 하는지 알아내는 것입니다. 뭔가 잘못됐나요? 로봇은 생물학적으로 일어날 수 있는 다른 모든 일에 대해 거의 알지 못하기 때문입니다. 그들은 들은 대로 정확하게 행동할 뿐이고, 박테리아가 그들에게 도달하기 전이나 그들이 사용하는 매체를 우리가 만들 때 잘못되었을 수 있는 다른 일들에 대해서는 실제로 생각하지 않습니다. 이러한 모든 사항은 자동으로 확인되어야 했습니다.