Как любой занятый ученый, Стэнфордский университет профессор Джеймс будет Хотел бы исследовать сотни исследовательских идей, но у нас есть время только для двух или трех. Таким образом, он думал о новом подходе: создание агентов искусственного интеллекта (ИИ), смоделированных после его лаборатории, и позволил им заняться экспериментами, которые у него нет времени.
Результатом стало открытие-через несколько дней-двух новых вакцин Covid-19, которые более эффективны для решения последних вариантов, а также лучше защищать от исходного напряжения.
«Во время этого проекта на самом деле не было хороших, известных связующих» или молекул, которые прикрепляются к вирусам -мишеням, сказал Зуу в интервью PYMNTS. «Это очень сложная проблема с открытым исследованием, но также очень важная и эффективная проблема с точки зрения общественного здравоохранения».
Два кандидата для лечения SARS-COV-2, вируса, который вызывает COVID-19, были отброшены из 92 кандидатов, выдвинутых агентами ИИ. Эти 92 были сужены от триллионов выбора и комбинаций, которые агенты ИИ должны были разобраться и просмотреть.
Что новое, так это то, что агенты ИИ использовали нанободии вместо антител, которые чаще используются учеными. Нанободи – крошечные, редкие двоюродные братья антител, обычно встречающиеся у животных, таких как верблюды.
«Если бы мы попросили большинство человеческих исследователей спроектировать связующие, я думаю, что многие из них, вероятно, сказали бы:« О, давайте попробуем разрабатывать антитела », – сказал Зуу. «Нанободии гораздо реже… так что это довольно интересное и, возможно, удивительное решение виртуальной лаборатории агентов ИИ».
Агенты объяснили свои рассуждения: нанободии меньше, легче моделировать вычислительные и потенциально более стабильные. Получившиеся 92 нанооболи, которые они разработали, действительно связывались с последними штаммами коронавируса в физических экспериментах, тогда как существующие антитела, разработанные с человеком, не делали.
«Эти новые нанободии, созданные виртуальной лабораторией, показывают привязку, и мы также проверили их на других штаммах Covid, а также демонстрируют привязку», – сказал Зоу. «Я очень впечатлен результатами результатов».
Зоу, доцент кафедры биомедицинских данных в Стэнфорде, сказал, что виртуальная лаборатория приветствовала «много волнения и хорошей обратной связи» от других исследователей, которые сейчас используют ее для решения таких проблем, как поиск биомаркеров для болезни Альцгеймера.
Примечательно, что виртуальная лаборатория является гибкой и может применяться для решения проблем в других областях. По словам Зоу, это также полностью открытый исходный код. Это означает, что его можно загрузить, модифицировать и распространять свободно, если это соответствующим образом аккредитовано. Лаборатория можно получить на ЖирубПолем
Выводы Зоу подробно описаны в бумага Опубликовано в журнале Nature. Зу, который руководил исследованием, имеет его соавторы Джон Пак – Ученый в Чан Цукерберг Биохуб – и Кайл СвансонСтэнфордский выпускник компьютерных наук.
Использование ИИ набирает обороты в здравоохранении, в таких областях, как обнаружение лекарств.
В январе генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис Сказал, что он ожидает, что к концу года придут лекарства, разработанные в АИ, придут в клинические испытания.
Смотрите также: Руководители здравоохранения видят растущий риск из устаревших платежных систем
Ученые ИИ, настоящие эксперименты
Питается GPT-4O от OpenaiВ виртуальной лаборатории есть два ведущих агента ИИ: главный исследователь (PI) и научный критик (SC). PI создает других агентов ИИ и управляет ими. SC изучает решения агентов и подталкивает их к улучшению. Человеческий исследователь будет наблюдать за проектом на высоком уровне.
В эксперименте PI создал следующих агентов для своей команды: иммунолога, вычислительного биолога и специалиста по машинному обучению. Все агенты сотрудничали на собраниях, будь то команда или отдельное лицо.
На собрании команды агент PI устанавливает повестку дня – например, разработать нанободи или антитела. Он предлагает первоначальные мысли и ставит более конкретные вопросы агентам, чтобы ответить. Каждый агент вносит свой вклад в обсуждение, основанное на их опыте. SC указывает недостатки, задает вопросы и предлагает улучшения.
По словам Зоу, лаборатория также провела пять параллельных встреч с той же повесткой дня, чтобы получить более надежные, общие ответы агентов. Агент PI суммирует встречи, делает выводы и принимает решение или решает следующие шаги. Он представляет собой краткое изложение человеческого исследователя для рассмотрения.
Также существуют отдельные индивидуальные встречи, когда находится конкретная задача, которая подходит одному из агентов. Этот агент получает индивидуальные инструкции.
Все это было сделано за считанные дни.
«Если мы хотим реализовать и разработать эти трубопроводы и самостоятельно создать эти трубопроводы, для этого может легко потребоваться несколько месяцев», – сказал Зоу.
По словам Зоу, человеческий исследователь дал только 1% работы, а остальные были сделаны агентами. Из 122 462 слов, написанных в проекте, человеческий исследователь внесли 1596.
Чтобы свести к минимуму галлюцинации, научный критик бросит вызов выводам других агентов. Команда также проводила несколько встреч в параллельных и синтезированных ответах для лучшего консенсуса. «Консенсус более надежный и менее подвержен галлюцинациям», – сказал Зу.
Зоу рассматривает платформу как инструмент для совместной работы, а не замену людей.
«Сотрудничество между ИИ и человеком, безусловно, гораздо более эффективно, чем один человек один или только ИИ», – сказал Зоу. «В таких проблемах, как медицина и заболевания, на самом деле нет недостатка в проблемах».
Читать далее:
Белый дом говорит, что 60 фирм обязаны построить цифровую экосистему здоровья
Ambience Healthcare получает статус единорога с раундом финансирования 243 миллиона долларов США
Белый дом и технические фирмы объединяются по обмену медицинскими данными
2025-08-08 22:32:00
1754692952
#Лаборатория #лаборатории #агентов #Стэнфорда #находит #перспективные #лидеры #лекарств #Covid19
Ещё по этой теме