BacterAI được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo dự đoán chính xác các tổ hợp axit amin cần thiết cho sự tăng trưởng trong 90% thời gian.
Một nhóm các nhà khoa học đã tạo ra một hệ thống được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép robot tiến hành 10.000 thí nghiệm khoa học trong một ngày.
Hệ thống AI có tên là BacterAI, có thể đẩy nhanh đáng kể tốc độ khám phá trong nhiều lĩnh vực như y học, nông nghiệp và khoa học môi trường. Nhóm nghiên cứu của Đại học Michigan, do Giáo sư Paul Jensen đứng đầu đã thử nghiệm thành công BacterAI để lập bản đồ quá trình trao đổi chất của hai loại vi khuẩn có liên quan đến sức khỏe răng miệng.
Tuy nhiên, việc xác định sự kết hợp chính xác của các axit amin đối với từng loài vi khuẩn là khó khăn do số lượng lớn các kết hợp có thể xảy ra từ 20 axit amin có sẵn.
![BacterAI: Mô hình AI mới cho phép robot thực hiện 10.000 thí nghiệm khoa học mỗi ngày]( "BacterAI: Mo hinh AI moi cho phep robot thuc hien 10.000 thi nghiem khoa hoc moi ngay")
Để vượt qua thử thách trên, BacterAI đã được phát triển để thử nghiệm hàng trăm cách kết hợp axit amin hàng ngày và sửa đổi các cách kết hợp dựa trên kết quả của ngày hôm trước. Trong vòng chín ngày, BacterAI đã dự đoán chính xác các tổ hợp axit amin cần thiết cho sự tăng trưởng trong 90% thời gian.
Thử nghiệm tự động và việc sử dụng BacterAI có tiềm năng vượt xa vi sinh học, cho phép các nhà nghiên cứu từ các lĩnh vực khác nhau đặt câu hỏi dưới dạng câu đố để AI giải quyết thông qua thử và sai.
![BacterAI: Mô hình AI mới cho phép robot thực hiện 10.000 thí nghiệm khoa học mỗi ngày]( "BacterAI: Mo hinh AI moi cho phep robot thuc hien 10.000 thi nghiem khoa hoc moi ngay 2")
BacterAI là một sự đổi mới đáng chú ý trong lĩnh vực AI, nhờ khả năng tạo bộ dữ liệu của nó thông qua một loạt các thử nghiệm, trái ngược với cách tiếp cận thông thường là đưa các bộ dữ liệu được dán nhãn vào mô hình máy học.
Nền tảng sử dụng kết quả của các thử nghiệm trước đó để đưa ra dự đoán về các thử nghiệm có thể cung cấp lượng thông tin quan trọng nhất. Chưa đầy 4.000 thí nghiệm, BacterAI đã tìm ra hầu hết các quy tắc cho vi khuẩn ăn một cách chính xác.
Được dẫn dắt bởi Giáo sư Paul Jensen, quá trình phát triển BacterAI của nhóm là một bước tiến vượt bậc trong việc sử dụng AI để đẩy nhanh khám phá khoa học. Như nghiên cứu của nhóm đã chứng minh, BacterAI có thể cung cấp thông tin quan trọng về thế giới vi sinh vật, bao gồm cả những vi sinh vật ảnh hưởng đến sức khỏe của con người.