IE, 05/05/2023
Por Kavita Verma
O BacterAI alimentado por inteligência artificial prevê com precisão as combinações de aminoácidos necessárias para o crescimento em 90% das vezes.
Um grupo de cientistas criou um sistema alimentado por inteligência artificial (IA) que permite que os robôs conduzam até 10.000 experimentos científicos de forma independente em um único dia.
O sistema de IA, chamado BacterAI, pode acelerar significativamente o ritmo de descoberta em vários campos, como medicina, agricultura e ciências ambientais. Em um recente estudo de pesquisa divulgado na Nature Microbiology, a equipe utilizou com sucesso o BacterAI para mapear os processos metabólicos de dois micróbios ligados à saúde bucal.
Descobrindo os requisitos de aminoácidos para o crescimento microbiano
A equipe de pesquisa da Universidade de Michigan, chefiada pelo professor Paul Jensen, teve como objetivo determinar os requisitos de aminoácidos para o crescimento de micróbios bucais benéficos.
No entanto, determinar a combinação precisa de aminoácidos para cada espécie bacteriana foi difícil devido ao grande número de combinações possíveis resultantes dos 20 aminoácidos disponíveis.
Para superar esse desafio, o BacterAI foi desenvolvido para testar centenas de combinações de aminoácidos diariamente e modificar as combinações com base nos resultados do dia anterior. Em nove dias, o BacterAI previu com precisão as combinações de aminoácidos necessárias para o crescimento em 90% das vezes.
Experimentação automatizada para acelerar as descobertas
A experimentação automatizada e o uso de BacterAI têm o potencial de se estender muito além da microbiologia, permitindo que pesquisadores de diferentes áreas enquadrem questões como quebra-cabeças para a IA resolver por meio de tentativa e erro.
Vale ressaltar que aproximadamente 90% das bactérias permanecem pouco estudadas, e os métodos convencionais de obtenção de conhecimento científico básico sobre elas requerem uma quantidade significativa de tempo e recursos. O ritmo acelerado da experimentação automatizada pode acelerar significativamente essas descobertas, abrindo portas para avanços futuros em vários campos.
BacterAI é uma inovação notável no campo da IA, graças à sua capacidade de criar seu conjunto de dados por meio de uma série de experimentos, em oposição à abordagem convencional de alimentar conjuntos de dados rotulados em um modelo de aprendizado de máquina.
A plataforma utiliza os resultados de testes anteriores para fazer previsões sobre os experimentos que podem fornecer a quantidade mais significativa de informações. Com menos de 4.000 experimentos, BacterAI descobriu a maioria das regras para alimentar bactérias com precisão.
Liderado pelo professor Paul Jensen, o desenvolvimento da equipe do BacterAI é um salto notável na utilização da IA para acelerar a descoberta científica. Conforme demonstrado pela pesquisa da equipe, o BacterAI pode fornecer informações cruciais sobre o mundo microbiano, incluindo aquelas que influenciam nossa saúde.
Com robôs conduzindo até 10.000 experimentos diariamente, o potencial da plataforma para acelerar descobertas é imenso. O National Institutes of Health financiou o estudo com o apoio da NVIDIA.
Resumo do estudo:
O treinamento de sistemas de inteligência artificial (IA) para realizar experimentos autônomos aumentaria enormemente o rendimento da microbiologia; no entanto, poucos micróbios têm conjuntos de dados grandes o suficiente para treinar tal sistema. No presente estudo, apresentamos o BacterAI, uma plataforma científica automatizada que mapeia o metabolismo microbiano, mas não requer conhecimento prévio. BacterAI aprende convertendo questões científicas em jogos simples que joga com robôs de laboratório. O agente então destila suas descobertas em regras lógicas que podem ser interpretadas por cientistas humanos. Usamos BacterAI para aprender os requisitos de aminoácidos para dois estreptococos orais: Streptococcus gordonii e Streptococcus sanguinis. Em seguida, mostramos como o aprendizado de transferência pode acelerar o BacterAI ao investigar novos ambientes ou mídias maiores com até 39 ingredientes.
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