美國斯坦福大學醫(yī)學院團隊開發(fā)出一種名為“虛擬實驗室”的創(chuàng)新工具。該系統(tǒng)以人工智能(AI)為核心,結(jié)合跨學科科學家團隊,旨在解決復(fù)雜問題并加速科學發(fā)現(xiàn)進程,可在多領(lǐng)域極大提高科研效率。相關(guān)論文29日發(fā)表于《自然》雜志。
“虛擬實驗室”的運作模式與現(xiàn)實實驗室類似:人類科學家提出研究問題后,由人工智能首席研究員(AIPI)主導(dǎo)項目。AIPI再根據(jù)課題需求生成多領(lǐng)域代理團隊,例如在疫苗研發(fā)中,系統(tǒng)生成了免疫學、計算生物學和機器學習等領(lǐng)域的代理。每個項目還配備專門的“評論家”代理,負責批判性評估和提醒潛在風險。團隊為虛擬科學家配備了“阿爾法折疊”等蛋白質(zhì)建模工具,支持其進行創(chuàng)造性分析,并允許代理提出工具需求以完善研究框架。
“虛擬實驗室”的運行效率遠超傳統(tǒng)模式。其會議和討論在秒級內(nèi)完成,且多線程并行進行,無需休息或資源消耗。人類團隊僅在預(yù)算限制和項目方向上進行宏觀指導(dǎo),干預(yù)率低于1%,確保AI的自主創(chuàng)造力。所有虛擬交互均通過記錄系統(tǒng)存檔,便于人類實時跟蹤并在必要時調(diào)整方向。
該系統(tǒng)已在疫苗設(shè)計中展現(xiàn)出很大的潛力。例如,面對病毒新變種挑戰(zhàn),AI團隊摒棄傳統(tǒng)抗體方案,選擇更小型的納米抗體作為設(shè)計方向。實驗驗證顯示,AI設(shè)計的納米抗體不僅結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,與病毒刺突蛋白的結(jié)合能力優(yōu)于現(xiàn)有抗體,且具備跨變種有效性——既可針對原始株,亦能有效結(jié)合新變種。研究團隊正將實驗數(shù)據(jù)反饋至系統(tǒng),以迭代優(yōu)化分子設(shè)計。
除疫苗領(lǐng)域外,團隊還開發(fā)了數(shù)據(jù)分析型代理,用于重新評估已發(fā)表論文的復(fù)雜數(shù)據(jù)集。團隊表示,傳統(tǒng)科研中不同背景專家的協(xié)作與當前AI代理技術(shù)的進步,共同催生了這一突破性嘗試。而其表現(xiàn)出的深度挖掘能力,往往能揭示傳統(tǒng)研究中未能觸及的新發(fā)現(xiàn),標志著“虛擬實驗室”在多學科應(yīng)用中的廣闊前景。(記者張夢然)