Podarilo sa jej zistiť, ktoré aminokyseliny potrebujú pre život baktérie Streptococcus gordonii a Streptococcus sanguinis.
Zdroj: iStockphoto.com
Vedecká práca často zahŕňa filtrovanie a vyhodnocovanie obrovského množstva údajov, čo je úloha, ktorá v drvivej väčšine predstavuje pre ľudí dosť zdĺhavý proces, no pre umelú inteligenciu (AI) je to hračka. Nová platforma s názvom BacterAI dokáže vykonať až 10 000 experimentov denne, aby nielen seba, ale aj nás naučila niečo viac o živote baktérií.
Ľudské telo je domovom biliónov mikróbov, ktoré pokrývajú takmer každý povrch nášho tela zvnútra i zvonka. Mnohé z nich sú životne dôležité pre špecifické telesné funkcie, no iné spôsobujú rôzne ochorenia. Vďaka výskumu postupne odhaľujeme, ako je naše celkové zdravie neoddeliteľne spojené s naším mikrobiómom.
„Nevieme takmer nič o väčšine baktérií, ktoré ovplyvňujú naše zdravie. Kľúčové je zistiť, ako sa im v našom tele darí a vďaka čomu prežívajú,“ uvádza Paul Jensen z Michiganskej univerzity, zodpovedný autor novej štúdie.
Zdroj: Marcin Szczepanski, Michigan Engineering
Čo majú baktérie rady?
Umelá inteligencia je obzvlášť dobrá pri manipulácii s obrovskými súbormi údajov a hľadaní vzorcov. Vedci sa preto rozhodli, že by analyzovať údaje o baktériách. Zistiť kombináciu aminokyselín, ktoré majú baktérie rady, je však zložité. Len na základe toho, či je každá aminokyselina prítomná alebo nie, poskytuje týchto 20 aminokyselín viac ako milión možných kombinácií. Napriek tomu dokázal BacterAI objaviť, ktoré aminokyseliny si vyžadujú pre svoj rast baktérie Streptococcus gordonii a Streptococcus sanguinis, spojené so zdravím ústnej dutiny.
BacterAI dal totižto príkaz robotom, aby vykonávali autonómne vedecké experimenty (až 10 000 za deň), čo dramaticky urýchlilo tempo objavovania.
BacterAI testoval stovky kombinácií aminokyselín denne, každým dňom sa zdokonaľoval a každé ráno menil kombinácie na základe výsledkov z predchádzajúceho dňa, aby AI našla správny vzorec pre každý druh. Po deviatich dňoch bol program schopný pracovať s 90-percentnou presnosťou.
Umelá inteligencia sa učí sama na sebe
Na rozdiel od konvenčných prístupov, ktoré vkladajú označené súbory údajov do modelu strojového učenia, BacterAI vytvára prostredníctvom série experimentov svoj vlastný súbor údajov. Analýzou výsledkov predchádzajúcich pokusov prichádza s predpoveďami toho, ktoré nové experimenty by jej mohli poskytnúť najviac informácií. Výsledkom bolo, že väčšinu spôsobov metabolizmu baktérií zistila AI na základe menej ako 4 000 experimentov.
Odborníci uvádzajú, že v prípade približne 90 percent baktérií sa neuskutočnil poriadny alebo žiadny výskum a množstvo času a zdrojov potrebné na získanie čo i len základných vedeckých informácií o nich pomocou konvenčných metód je komplikované. Automatizované experimenty môžu tieto objavy v oblastiach od medicíny po poľnohospodárstvo a environmentálne vedy výrazne urýchliť.
„Vzhľadom na nedávnu explóziu mainstreamovej AI si mnohí ľudia nie sú istí, či ovplyvní budúcnosť v pozitívnom alebo negatívnom zmysle,“ približuje Adam Dama. „Cielená aplikácia AI, ako je náš výskum, však určite urýchli každodenný výskum.“
Zdroj: University of Michigan, NewAtlas
(JM)
