研究人员开发了一种人工智能(AI) 系统，可以帮助机器人进行自动化科学实验——每天多达 10,000 次——有可能推动从医学、农业到环境科学等领域的发现步伐的巨大飞跃。
《自然微生物学》杂志报道，名为 BacterAI 的新型人工智能平台绘制了与口腔健康相关的两种微生物的新陈代谢图，但一开始没有任何基线信息。细菌消耗维持生命所需的 20 种氨基酸的某种组合，但每个物种都需要特定的营养物质才能生长。
密歇根大学的研究小组想知道我们口腔中的有益微生物需要哪些氨基酸才能促进其生长。
“我们对大多数影响我们健康的细菌几乎一无所知。了解细菌如何生长是重新设计我们的微生物组的第一步，”大学生物医学工程助理教授 Paul Jensen 说。
然而，弄清楚细菌喜欢的氨基酸组合是很棘手的。仅根据每种氨基酸是否存在，这 20 种氨基酸就可以产生超过一百万种可能的组合。
然而，BacterAI 能够发现戈登链球菌和血链球菌生长所需的氨基酸。
为了找到适合每个物种的配方，BacterAI 每天测试数百种氨基酸组合，磨练其重点，并根据前一天的结果每天早上更改组合。在 9 天内，它在 90% 的情况下都能做出准确的预测。
与将标记数据集输入机器学习模型的传统方法不同，BacterAI 通过一系列实验创建自己的数据集。
通过分析之前的试验结果，它可以预测哪些新实验可能会为其提供最多的信息。结果，它通过不到 4000 次的实验就弄清楚了大部分喂养细菌的规则。
大约 90% 的细菌几乎没有进行过研究，而且使用传统方法了解有关细菌的基本科学信息所需的时间和资源也令人望而生畏。自动化实验可以极大地加速这些发现。该团队一天内进行了多达 10,000 次实验。
但这些应用超出了微生物学的范围。任何领域的研究人员都可以将问题设置为谜题，让人工智能通过这种反复试验来解决。
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