Робот-учёный впервые совершил настоящее открытие
Его кличут Адам, и он совсем не похож на учёного. Это комплект «шкафов» с «разнообразными» руками и хитрой начинкой-манипуляторами для обращения с пробирками, пипетками да мензурками. Но если вы сообщите, что Адам — всего лишь автоматизированное лабораторное оборудование, — то совершите ошибку.
Он может обращаться не только с лабораторным стеклом, но и со знаниями: английский робот сам сооружает предположения, задумывает опыты для их проверки совершает выводы.
Adam трудится в университете Аберистуита (Aberystwyth University). Заработную плат ему не платят, но денег, положенных в проект «Робот-учёный» (Robot Scientist), стартовавший, к слову, во второй половине 90-ых годов двадцатого века, в полной мере хватило бы на зарплатудалеко не одного человека. В чем тогда суть выдумки?
«Адам» — это первая экспериментальная совокупность, призванная продемонстрировать потенциал роботизации последовательности изучений в биологии, а ?уже — в генетике. И не смотря на то, что «Адам», умело манипулируя подопытными живыми клетками, лабораторной техникой и реактивами, может делать до 1000 опытов в сутки, его создатели подчёркивают – речь заходит не о очевидном ускорении ручного труда, связанного с опытами. Вернее, не только о нём.
Основное отличие английского робота от сходных установок в других университетах (где используют манипуляторы для обращения с сотнями тестовых пробирок) в том, что им руководят не люди, а также не жёстко «зашитая» в компьютере программа действий, а совокупность ИИ.
Вот как выполняется лишь один опыт: «Адам» самостоятельно добывает из морозильника культуру и размораживает её. Он проводит с ней разные манипуляции и помещает в инкубатор, где оставляет расти в течении 24 часов, позже добывает пример и делает последовательность измерений, опять отправляет его в инкубатор, и без того – три дня (фото Robot Scientist Project).
Само собой разумеется, это всё равняется PC (пара связанных) c программой, созданной людьми. Но она написана так, что владеет (в некоем смысле) «свободой воли», другими словами может принимать ответ о предстоящем ходе опыта в зависимости от взятого результата. Сама машина решает — что с чем смешивать, наблюдает — что получается, и сверяется с имеющейся базой данных, касающейся объекта изучения.
Машинное познание результата — основное достижение этого проекта.
Формализация процесса изучения применительно к научной работе «Адама» настойчиво попросила описания древовидной структуры из 10 тысяч элементов опытов, расположенных в 10 уровней, и миллионов биологических измерений.Кстати, Adam – это и акроним от «A Discovery Machine», и библейское имя, традиционно связываемое с «началом» (и данный же персонаж может принимать во внимание первым исследователем), а ещё – имя, данное машине вчесть известного экономиста Адама Смита, что создал теорию разделения труда, и, следовательно, автоматизации, – информируют авторы кибернетического учёного (фото Robot Scientist Project).
В других случаях роботизированные лаборатории заданному учёными перечню реактивов, каковые необходимо смешать в той либо другой пропорции, перенести, нагреть либо взболтать. Такие автомобили стали причиной резкому росту скорости проведения опытов в той же биологии, но интерпретация их результатов оставалась возложенной на человека, а при весьма солидном числе опытов это выяснилось узким местом во всём ходе.
«Адам» же принимает от людей неспециализированную задачу (изучение работы генов в определённом организме, к примеру), образовывает замысел опытов, выстраивает догадки, контролирует их в деле, отбрасывает и выстраивает новые. Своим же хозяевам робот выдаёт финальный научный итог — знание.
О первых удачах киберучёного из Аберистуита, кстати, мы кратко говорили ещё в 2004-м. Но тогда машина «открыла» то, что людям уже было известно. Сейчас же компьютерный биолог (по окончании последовательности усовершенствований) выдал учёным «на блюдечке» ранее малоизвестные сведения. В частности: машина самостоятельно узнала роль 12 генов в клетках дрожжей Saccharomyces cerevisiae. (Робот и совершённые им открытия удостоились публикации в Science.)
Работа генов, как мы знаем, отражается на метаболизме, и это робот-учёный кроме этого учитывает.
Метаболические процессы в дрожжах программа, управляющая «Адамом», воображает в виде графов, где вершины – это химические соединения, а грани – реакции.Пользуясь математикой, логикой, теорией графов и уже имеющимися знаниями о взаимосвязанных метаболических цепях, «Адам» прогнозирует цепочку изменений, каковые случатся в клетке при появлении либо удалении того либо иного вещества, а после этого контролирует собственную версию на опыте, внося в базу данных полученный ответ. Это оказывает помощь машине прицельно составлять замысел следующих опытов (фото Robot Scientist Project).
Да, на таком несложном (относительно) материале создатели «Адама» отлаживают его умения.
Секвенирование генома дрожжей было совершено в далеком прошлом, и оно распознало, что наследственный код этого организма складывается из 6000 генов. Прекрасно, у учёных сейчас имеется вся эта запись последовательностей оснований в ДНК, но что делает тот либо другой ген? Установить это не верно уж легко.
«Адам» занят тем, что выключает в дрожжах выборочно тот либо другой ген и следит за ростом взятого штамма. Для чего в распоряжении автомобили имеется особое оборудование (как она с ним управляется, возможно взглянуть на видео).
Авторы «Адама» сравнивают данный подход с преднамеренной поломкой автомобили — вы удаляете подробность, пробуете завести мотор и отправиться на автомобиле, заодно делая вывод — за что эта подробность отвечает.
Всего «Адам» выдвинул 20 рабочих догадок о происхождении 13 «бесхозных» ферментов, отысканных в клетках дрожжей, из которых 12 ему удалось подтвердить, открыв тем самым функции 12 генов (фото Robot Scientist Project).
А как в большинстве случаев поступают учёные, взявшие в собственное распоряжение автоматику, многократно ускоряющую проведение опытов? Они запускают легко очень много «хаотичных» опытов (к примеру по отключению тех либо иных генов). Необработанные эти от них «складируют» в памяти компьютеров, а позже пробуют в данной горе мусора найти крупинки золота — явления и новые закономерности.
Другими словами мухи (испытания) — раздельно, а котлеты (научные выводы) — раздельно.
Это непроизводительно. Так что кое-какие яркие умы кроме того составляют компьютерные программы, талантливые извлекать новые знания (связи между генами и белками, к примеру) из горы помой-му не связанных между собой опытов (вот хороший пример для того чтобы мыслителя).
В это же время сами по себе люди, в то время, когда выполняют последовательную серию тестов, применяют другую стратегию — стратегию итераций, последовательного приближения к цели путём планирования каждого следующего опыта в зависимости от результата прошлого.
Этот путь и удалось воспроизвести в «мозге» «Адама» его создателям. Робот данный может деятельно обучаться, может решать — что необходимо предпринять, дабы проверить то либо иное предположение, может пополнять собственную базу данных. Отбраковка догадок разрешает машине всё время сужать круг опытов на каждой следующей ступени итерации, тем самым значительно уменьшая общее число опытов, которое необходимо совершить, дабы прийти к верным выводам.
А это не только активизирует изучения, но и экономит время лаборатории а также деньги (реактивы). Так что «Адам», не смотря на то, что и занят по сути перебором, перебор данный вовсе не «тупой».
В один момент с прорывом проекта Robot Scientist о сходном достижении сказала вторая научная несколько. Учёным из Корнелла (Cornell University) удалось создать робота, что сумел сам вывести (заново «открыть») гамильтонианы и лангранжианы (функции, обрисовывающие динамику механических совокупностей), легко замечая (!) за работой разных маятников и их совокупностей.
Наряду с этим робот «заблаговременно» не знал законов природы, и физики, кинематики и геометрии.Подробности этого изучения кроме этого вышли в научной публикации в Science, плюс – в данной новости. А на снимках продемонстрированы авторы совокупности Движение Липсон (Hod Lipson), на первом кадре он справа, и Майкл Шмидт (Michael Schmidt), и использованные ими маятники (фотографии Jonathan Hiller/Cornell University).
Тут нужно подчернуть, что дифирамбы и щедрые авансы в адрес «Адама» некоторым экспертам кажутся пара преувеличенными. Так Дюк Фам (Duc Pham) из Кардиффа (Cardiff University) комментирует: «Это больше похоже на младшего лаборанта, чем на учёного. Пройдёт большое количество времени, перед тем как компьютер сможет заменить человека».
Что смогут на это сообщить «отцы» электронного лаборанта?
Доктор наук Росс Кинг (Ross King) – глава проекта киберучёного, один из участников группы «Вычислительной биологии» (Computational Biology) университета Аберистуита, которая и разрабатывает проект Robot Scientist.
Росс соглашается, что «Адам» ещё находится в стадии развития (и это не обращая внимания на пара лет уже прошедшей эволюции совокупности). И позже — разве кто-то сказал о полной замене? Только об интеллектуальной помощи.
Доктор наук Кинг говорит: «Адам есть прототипом, но в течение 10-20 лет, я думаю, такие автомобили, как эта, имели возможность бы обширно употребляться в лабораториях» (фото Robot Scientist Project).
Но однако. «Если вы израсходуете все деньги, что мы положили в „Адама“, на оплату биологов-людей, робот, возможно, не покажется вам экономически действенным вариантом, — говорит Кинг. — Но так было и при с первым автомобилем. Первоначально инвестиции в технологии не были столь действенными с позиций понижения затрат, в сравнении с лошадьми».
И сам проект Robot Scientist собирается доказать данный тезис путём расширения его на другие дисциплины. В недрах группы уже зреет ещё один робот-учёный – «Ева» (Eve), которого строят для скоростной разработки новых лекарств. Первая её задача — борьба с малярией.
Любопытно, что «Адам» будет помогать «напарнице»: его подрядят для дрожжевых культур, нужных «Еве» с целью проведения химических тестов.
А это «Ева», но она ещё не всецело готова (фото Robot Scientist Project).
В случае если эта пара либо последующие роботы для того чтобы типа окажутся вправду распространёнными, — что делать живым учёным? «Заниматься более сложными опытами», — радуется Кинг.
