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Sep 07, 2023

AI puede ejecutar 10,000 experimentos microbianos por día

Andrew Corselli Un equipo dirigido por el profesor asistente de la Universidad de Michigan Paul

Andrés Corselli

Un equipo dirigido por el profesor asistente de la Universidad de Michigan, Paul Jensen, que estaba en la Universidad de Illinois cuando comenzó el proyecto, creó un sistema de inteligencia artificial para permitir que los robots realicen experimentos científicos autónomos (más de 10,000 por día), lo que podría impulsar un salto drástico adelante en el ritmo de los descubrimientos en aplicaciones desde la medicina hasta la agricultura y las ciencias ambientales.

Esa plataforma de inteligencia artificial, BacterAI, mapeó el metabolismo de dos microbios asociados con la salud bucal, sin información de referencia para empezar. Las bacterias consumen alguna combinación de los 20 aminoácidos necesarios para mantener la vida, pero cada especie requiere nutrientes específicos para crecer. El equipo quería saber qué aminoácidos necesitan los microbios beneficiosos en nuestra boca para que puedan promover su crecimiento.

Jensen se sentó para una entrevista exclusiva de Tech Briefs, editada por su extensión y claridad.

Lea ahora para ver cómo le fue a BacterAI y qué lo hace funcionar.

Resúmenes técnicos:¿Qué inspiró su investigación?

Jensen: Hemos estado interesados ​​en la caries dental durante bastante tiempo. La caries dental es causada por un montón de bacterias en la boca que crecen demasiado y comienzan a producir mucho ácido a partir del azúcar que comemos. Queríamos desarrollar modelos informáticos de estas bacterias y descubrir qué las hace funcionar y qué las hace crecer, pero necesitábamos muchos datos experimentales para hacerlo. Entonces, comenzamos a construir algunos sistemas robóticos que harían estos ensayos de crecimiento para tratar de descubrir qué es lo que necesitan estas bacterias. Las bacterias de la boca necesitan muchos nutrientes extraños para sobrevivir. Me gusta usar la analogía de que son como niños que, cuando salen de casa por primera vez y nunca han cocinado por sí mismos, no saben cómo hacer nada porque viven en nuestra boca y los alimentamos tres veces al día. . Terminan teniendo todos estos extraños requisitos de nutrientes que otras bacterias de vida libre no tienen.

Entonces, comenzamos con todos los robots y luego construimos un sistema robótico de alto rendimiento que podía hacer miles de experimentos al día. Y rápidamente descubrimos que los robots trabajaban más rápido que los humanos. Entonces, no podíamos idear nuevos experimentos para que los robots los hicieran todos los días, y no podíamos procesar todos los datos que los robots producían todos los días. Los robots siempre estaban esperando a los científicos en el laboratorio para averiguar cuál es el siguiente paso. ¿Qué significa la última serie de experimentos? El robot se sentó, sin moverse la mayor parte del tiempo, y decidimos que la única forma de usar los robots a tiempo completo era sacar a los humanos del círculo.

Comenzamos a desarrollar un sistema de IA que pudiera tomar los resultados de un día y pensar en ello y pensar en cuál sería el próximo mejor experimento para hacer. Y tan pronto como hicimos eso, los humanos quedaron fuera de escena y descubrimos que los robots pueden correr solos. No nos necesitan para ninguna planificación; en realidad son muy eficientes. Son mejores para escoger experimentos que nosotros.

Resúmenes técnicos:Estoy seguro de que hubo demasiados para contarlos, pero ¿cuál fue el mayor desafío técnico que enfrentó a lo largo del trabajo?

Jensen: Hay muchos problemas con el control de calidad. Cuando los humanos terminamos de hacer un experimento, podemos retomarlo al final del día y mirarlo y pensar: '¿Funcionó esto? ¿Es esto lo que esperaba? ¿Algo salió mal cuando todo esto se estaba preparando? Hay mucha intuición en eso, y también tuvimos que automatizar eso, porque de lo contrario pasaríamos todo el día verificando 10,000 experimentos todos los días. Así que ese fue el desafío más grande: realmente aprender y descubrir qué experimentos deberían venir a continuación para determinar si los experimentos del día anterior fueron realmente correctos. ¿Algo salió mal? Porque los robots saben muy poco sobre todas las demás cosas que pueden suceder biológicamente. Simplemente hacen exactamente lo que se les dice, y en realidad no piensan en otras cosas que podrían haber salido mal antes de que las bacterias los alcanzaran o cuando fabricamos los medios que están usando. Todas esas cosas necesitaban ser revisadas automáticamente.

Resúmenes técnicos:¿Puede explicar en términos simples cómo funciona la tecnología?

Jensen: La tecnología es el mismo tipo de IA que se usa para el juego: aprender a jugar ajedrez, aprender a jugar videojuegos, todo, desde Pong hasta StarCraft, usa este mismo tipo de inteligencia artificial. Y la idea es que, si piensas en jugar al ajedrez, la forma en que funciona esta IA es que comienza simplemente moviendo piezas al azar. No tiene ninguna estrategia; realmente no sabe lo que debería estar haciendo. Simplemente hace movimientos aleatorios, y luego juegas un juego completo y ves si ganas o pierdes. Y si gana, la computadora dice: 'Ah, hice algunos buenos movimientos durante ese juego'. Si pierde, dice: "Esos movimientos probablemente no fueron demasiado buenos, así que la próxima vez que juegue, intentaré repetir los buenos movimientos o intentaré evitar los malos movimientos".

Parece una estrategia muy simple, pero si haces esto una y otra vez, eventualmente las computadoras pueden descubrir patrones de buenos movimientos, ¿verdad? Solo se necesita mucho más juego; los humanos normalmente no tienen paciencia. Cuando estás aprendiendo a jugar al ajedrez, no juegas decenas de millones de partidas. Hacemos lo mismo con los robots.

Todos los días, el sistema de IA hace un montón de movimientos y dice: "Quiero cultivar bacterias en estas condiciones". Y también hace predicciones, diciendo: 'Creo que crecerá en este conjunto de condiciones y no crecerá en este conjunto'. Y luego los robots ejecutan el experimento y el resultado regresa y dice: 'Estas fueron las condiciones en las que tenía razón y estas fueron las condiciones en las que estuvo equivocado'. Y aprende de eso de la misma manera.

Resúmenes técnicos: El artículo que leí lo cita diciendo: 'Comprender cómo crecen las bacterias es el primer paso hacia la reingeniería de nuestro microbioma'. Entonces, ¿cuál es el siguiente paso? ¿Hay planes para más investigación, más pruebas, desarrollo, etc.?

Jensen: Las bacterias que estamos estudiando viven en tu boca; hay cientos de especies diferentes de bacterias que viven en la superficie de nuestros dientes, y algunas de ellas son malas, algunas causan caries y algunas son buenas. Lo que nos gustaría hacer es lograr que las bacterias buenas puedan crecer y las bacterias malas no puedan crecer. Si hacemos eso, podemos evitar que la gente tenga caries.

Una de las formas de hacerlo es complementando lo que se lleva a la boca; podría agregar cosas a la pasta de dientes, podría agregar cosas al enjuague bucal, cosas que favorecen el crecimiento de las bacterias buenas e inhiben el crecimiento de las bacterias malas. El primer paso fue descubrir cuáles podrían ser esas cosas: ¿cuáles son las cosas que no les gustan a las bacterias malas y que sí les gustarían a las bacterias buenas?

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La segunda forma sería averiguar cuál es la estrategia de entrega. ¿Cuánto debemos poner? ¿Qué y cuándo debemos poner? Esa se convierte en una pregunta realmente difícil cuando hablas de cientos de bacterias diferentes en esta comunidad que necesitas equilibrar. Vamos a aprender más sobre las otras bacterias además de las dos que hicimos en el estudio, y luego también comenzaremos a juntar comunidades de bacterias e intentaremos aprender su dinámica como un todo.

Resúmenes técnicos:¿Tiene algún consejo para los ingenieros que buscan hacer realidad sus ideas?

Jensen: Creo que lo más importante es que la tecnología está cambiando tan rápidamente que está bien comenzar un proyecto incluso si aún no tiene todas las piezas resueltas. Si sabe que va a ser un proyecto de varios años, muchas cosas van a cambiar para cuando finalice el proyecto. En nuestro caso, no teníamos un plan sobre cómo íbamos a ejecutar todos los robots, pero sabíamos que probablemente podríamos resolverlo para cuando construyéramos el sistema robótico.

Entonces, está bien hacer eso: soñar en grande mientras todavía hay problemas en el horizonte para los cuales aún no tenemos una solución, pero ponte en marcha ahora y nosotros u otra persona encontraremos una solución que podamos reutilizar. para resolver nuestro problema también.

Resúmenes técnicos:¿Hay algo más que le gustaría mencionar?

Jensen: Este proyecto requirió mucha experiencia diferente; teníamos microbiólogos y científicos informáticos y luego ingenieros y especialistas en robótica, todos trabajando juntos. Creo que se volverá mucho más común: los grupos de personas interdisciplinarias o personas que trabajan y tienen experiencia en más de un área de la ciencia y la ingeniería tendrán una gran demanda en el futuro.