Bioloji reallıqda AI agentlərinin əsaslandırılması: avtonom yaş laboratoriyalar üçün tikinti blokları

Birincisi, biz süni intellekt agentlərinin yüksək səviyyəli mülahizələri ilə nəm laboratoriyanın mürəkkəb, səhvə meyilli fiziki reallığı arasındakı boşluğu aradan qaldırmaq üçün Kəşf Laboratoriyaları üçün Doğrulanmış İnfrastruktur (VERID) çərçivəsini təqdim edirik. Bu, laboratoriya iş hüceyrəsinin semantik rəqəmsal əkizidir, yəni robot qolunun həndəsəsindən tutmuş fərdi quyu həcmlərinə, reagentlərin identifikasiyasına və pipet ucu inventarına qədər hər şeyi izləyən canlı, vəziyyətə uyğun 3D həcmli obyekt ağacıdır.

Komandanın təhlükəsizliyi canlı fiziki kontekstdən və koddan asılıdır. Agent fiziki cəhətdən qeyri-mümkün olan (məsələn, 8 kanallı pipeti çox qısa olan dar çuxura endirmək), logistik cəhətdən etibarsız (məsələn, tükənmiş quyudan aspirasiya) və ya modelləşdirilməmiş maye effektləri ilə elmi cəhətdən pozulmuş sintaktik cəhətdən etibarlı kod yarada bilər.

VERID vasitəsilə süni intellekt agenti maye idarə edən robotda maye ilə işləmə protokollarını planlaşdırır, simulyasiya edir və icra edir, dövrlər üzrə təcrübələri dəqiqləşdirmək üçün sinxronlaşdırılmış çox kameralı görüntüləri canlı vəziyyət izləmə ilə birləşdirir.

Hesabatımızda biz bu imkanları nümunə araşdırmaları vasitəsilə hərəkətdə göstəririk. Birincisi, sinxronlaşdırılmış video və icra izləri quyu döşəməsinə çox yaxın paylama nəticəsində yaranan qeyri-bərabər boya təbəqələşməsini tutdu və agentə qarışdırma strategiyasını dəqiqləşdirməyə imkan verdi. Eyni kampaniyada davamlı rəqəmsal əkiz vəziyyət agentə təkrar pipetləmə olmadan boşqab oxuyucunun nasazlığından orta dövrəni bərpa etməyə imkan verdi. İkincisi, simulyator fiziki olaraq dar bir çuxura sığmayan 8 kanallı aspirasiyanı rədd etdikdə, agent tez bir zamanda yenidən planlaşdırdı və tək replikasiyanın əldən verə biləcəyi qalıq uc divarının ötürülməsi nəticəsində yaranan incə qərəzliyi təcrid edən hədəf faktorial diaqnostikanı tərtib etdi. Nəhayət, qapalı dövrəli öz-özünə oyun kampaniyasında agent, dəqiqliyi beş dəfədən çox artırmaq üçün qaçışlar üzrə öz optik və axıcı artefaktlarını müəyyən edərək, üst kamera görüntülərindən korlanmış boya qarışıqlarını yenidən qurmaq üçün iterativ olaraq robot təcrübələri hazırladı və həyata keçirdi.

Təkrarlana bilən icra və tam izləmə qeydləri – qalma vaxtları, buxarlanma və boşqab düzümü kimi prosedur dəyişənləri ələ keçirmək – agentlərin raundlar boyunca paralel olaraq bir çox namizədi araşdırıb dəqiqləşdirərkən bioloji siqnalları eksperimental səs-küydən ayıra bilməsi üçün zəmin yaradır.

Agentlər öz fərziyyələrini dəqiqləşdirmək üçün real eksperimental oxunuşlara ehtiyac duyurlar, çünki hesablama modelləri yaş laboratoriya reaksiyasında baş verənlərin tam mənzərəsini çəkmir və empirik qiymətləndirməni əvəz edə bilməz. “Aptamers laboratoriyada agent molekulyar kəşfi üçün qum qutusu kimi” mövzusunda biz 3 dizayn-sınaq təkrarlama dövrü ərzində süni intellekt agentləri ilə qapalı dövrədə laboratoriyanın prototipini yaratmaq üçün zülal bağlayan DNT aptamerlərindən istifadə edirik. Aptamer kəşfi klinik biomarker kəşfi üçün tədqiqat səylərində ümumi olan bir təcrübə növüdür. Tam aptamer dizayn-test-analiz dövrü cəmi 7-10 gün çəkir, çünki DNT birləşdirilmiş kitabxanalarda kimyəvi sintez edilə və ardıcıllıqla birbaşa oxuna bilər. Hər turda agentlər namizəd ardıcıllığını tərtib edirlər, w