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Sep 07, 2023

L'IA peut exécuter 10 000 expériences microbiennes par jour

Andrew Corselli Une équipe dirigée par Paul, professeur adjoint à l'Université du Michigan

André Corselli

Une équipe dirigée par le professeur adjoint de l'Université du Michigan, Paul Jensen, qui était à l'Université de l'Illinois au début du projet, a créé un système d'intelligence artificielle pour permettre aux robots de mener des expériences scientifiques autonomes - plus de 10 000 par jour - entraînant potentiellement un saut drastique. progresser dans le rythme des découvertes dans les applications allant de la médecine à l'agriculture en passant par les sciences de l'environnement.

Cette plate-forme d'intelligence artificielle - BacterAI - a cartographié le métabolisme de deux microbes associés à la santé bucco-dentaire - sans aucune information de base pour commencer. Les bactéries consomment une combinaison des 20 acides aminés nécessaires à la vie, mais chaque espèce a besoin de nutriments spécifiques pour se développer. L'équipe voulait savoir de quels acides aminés les microbes bénéfiques de notre bouche ont besoin pour favoriser leur croissance.

Jensen s'est assis pour une interview exclusive Tech Briefs - éditée pour plus de longueur et de clarté.

Lisez maintenant pour voir comment BacterAI s'en est sorti – et ce qui le fait fonctionner.

Briefs techniques :Qu'est-ce qui a inspiré votre recherche ?

Jensen : Nous nous intéressons à la carie dentaire depuis un certain temps. La carie dentaire est causée par un tas de bactéries dans votre bouche qui prolifèrent et commencent à produire beaucoup d'acide à partir du sucre que nous mangeons. Nous voulions développer des modèles informatiques de ces bactéries et déterminer ce qui les fait fonctionner et ce qui les fait grandir, mais nous avions besoin de beaucoup de données expérimentales pour le faire. Nous avons donc commencé à construire des systèmes robotiques qui effectueraient ces tests de croissance pour essayer de comprendre ce dont ces bactéries ont besoin. Les bactéries dans votre bouche ont besoin de beaucoup de nutriments étranges pour survivre. J'aime utiliser l'analogie selon laquelle ils sont un peu comme des enfants qui - lorsqu'ils quittent la maison pour la première fois et n'ont jamais cuisiné pour eux-mêmes - ne savent rien faire parce qu'ils vivent dans notre bouche et que nous les nourrissons trois fois par jour . Ils finissent par avoir tous ces étranges besoins en nutriments que les autres bactéries libres n'ont pas.

Donc, nous avons commencé avec tous les robots, puis nous avons construit un système robotique à très haut débit qui pouvait faire des milliers d'expériences par jour. Et nous avons rapidement constaté que les robots travaillaient plus vite que les humains. Ainsi, nous ne pouvions pas proposer de nouvelles expériences à faire chaque jour par les robots, et nous ne pouvions pas traiter toutes les données que les robots produisaient chaque jour. Les robots attendaient toujours les scientifiques du laboratoire pour savoir quelle est la prochaine étape ? Que signifie la dernière série d'expériences ? Le robot était assis, ne bougeant pas la plupart du temps, et nous avons décidé que la seule façon d'utiliser les robots à plein temps était de sortir les humains de la boucle.

Nous avons commencé à développer un système d'IA qui pourrait prendre les résultats d'une journée et y réfléchir et proposer ce qui serait la prochaine meilleure expérience à faire. Et dès que nous avons fait cela, les humains étaient hors de propos, et nous avons découvert que les robots pouvaient simplement fonctionner par eux-mêmes. Ils n'ont besoin de nous pour aucune planification; ils sont en fait très efficaces. Ils savent mieux choisir les expériences que nous.

Briefs techniques :Je suis sûr qu'il y en avait trop pour compter, mais quel a été le plus grand défi technique auquel vous avez été confronté tout au long du travail ?

Jensen : Il y a beaucoup de problèmes avec le contrôle de la qualité. Lorsque nous, les humains, finissons de faire une expérience, nous pouvons la reprendre à la fin de la journée et la regarder et penser en quelque sorte : « Cela a-t-il fonctionné ? » Est-ce ce que j'attendais ? Quelque chose s'est mal passé lorsque tout cela a été mis en place ? Il y a beaucoup d'intuition là-dedans, et nous avons dû automatiser cela également, car sinon nous passerions toute notre journée à vérifier 10 000 expériences chaque jour. C'était donc le plus grand défi - faire l'apprentissage et déterminer quelles expériences devaient suivre pour déterminer si les expériences de la veille étaient réellement correctes. Quelque chose s'est mal passé ? Parce que les robots en savent très peu sur toutes les autres choses qui peuvent arriver biologiquement. Ils font juste exactement ce qu'on leur dit, et ils ne pensent pas vraiment à d'autres choses qui auraient pu mal tourner avant que les bactéries ne les atteignent ou quand nous fabriquons les médias qu'ils utilisent. Toutes ces choses devaient être vérifiées automatiquement.

Briefs techniques :Pouvez-vous expliquer en termes simples comment fonctionne la technologie ?

Jensen : La technologie est le même type d'IA que celle utilisée pour le gameplay - apprendre à jouer aux échecs, apprendre à jouer à des jeux vidéo, tout, de Pong à StarCraft, utilise ce même type d'intelligence artificielle. Et l'idée est que, si vous pensez jouer aux échecs, la façon dont cette IA fonctionne est qu'elle commence par simplement déplacer des pièces au hasard. Il n'a aucune stratégie; il ne sait pas vraiment ce qu'il doit faire. Il fait juste des mouvements aléatoires, puis vous jouez un jeu entier et voyez si vous gagnez ou perdez. Et s'il gagne, l'ordinateur dit : 'Ah, j'ai fait de bons coups durant cette partie.' S'il perd, il dit: "Ces coups n'étaient probablement pas trop bons, donc la prochaine fois que je jouerai à un jeu, je vais soit essayer de répéter les bons coups, soit essayer d'éviter les mauvais coups."

Cela semble être une stratégie très simple, mais si vous faites cela encore et encore et encore, les ordinateurs finiront par trouver des modèles de bons mouvements, n'est-ce pas ? Cela prend juste beaucoup plus de gameplay; les humains n'ont normalement pas la patience. Lorsque vous apprenez à jouer aux échecs, vous ne jouez pas à des dizaines de millions de parties. Nous faisons la même chose avec les robots.

Chaque jour, le système d'IA fait un tas de mouvements en disant : "Je veux faire pousser des bactéries dans ces conditions". Et il fait également des prédictions, en disant: "Je pense qu'il se développera dans cet ensemble de conditions et qu'il ne se développera pas dans cet ensemble." Et puis les robots exécutent l'expérience et le résultat revient et dit: "Voilà les conditions où vous aviez raison et celles-ci étaient les conditions où vous aviez tort." Et il en apprend de la même manière.

Briefs techniques : L'article que j'ai lu vous cite en disant : "Comprendre comment les bactéries se développent est la première étape vers la réingénierie de notre microbiome." Alors, quelle est la prochaine étape ? Y a-t-il des plans pour plus de recherche, de tests supplémentaires, de développement, etc. ?

Jensen : Les bactéries que nous étudions vivent dans votre bouche ; il existe des centaines d'espèces différentes de bactéries qui vivent à la surface de nos dents, et certaines d'entre elles sont mauvaises, certaines causent des caries et certaines sont bonnes. Ce que nous aimerions faire, c'est faire en sorte que les bonnes bactéries puissent se développer et que les mauvaises bactéries ne puissent pas se développer. Si nous faisons cela, nous pouvons éviter que les gens n'aient des caries.

L'une des façons d'y parvenir est de compléter ce qui entre dans votre bouche; vous pourriez ajouter des choses au dentifrice, vous pourriez ajouter des choses au rince-bouche, des choses qui favorisent la croissance des bonnes bactéries et inhibent la croissance des mauvaises bactéries. La première étape consistait à déterminer ce que pourraient être ces choses - quelles sont les choses que les mauvaises bactéries n'aiment pas et que les bonnes bactéries aimeraient ?

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La deuxième façon serait de déterminer quelle est la stratégie de livraison. Combien doit-on mettre ? Que faut-il mettre et quand ? Cela devient une question vraiment difficile lorsque vous parlez de centaines de bactéries différentes dans cette communauté que vous devez équilibrer. Nous allons en apprendre davantage sur les autres bactéries en plus des deux que nous avons étudiées, puis commencer à rassembler des communautés de bactéries et essayer d'apprendre leur dynamique dans son ensemble.

Briefs techniques :Avez-vous des conseils à donner aux ingénieurs qui souhaitent concrétiser leurs idées ?

Jensen : Je pense que la chose la plus importante est que la technologie évolue si rapidement qu'il est acceptable de commencer un projet même si vous n'avez pas encore compris tous les éléments. Si vous savez que ce sera un projet pluriannuel, beaucoup de choses vont changer d'ici la fin du projet. Dans notre cas, nous n'avions pas de plan sur la façon dont nous allions faire fonctionner tous les robots, mais nous savions que nous pourrions probablement le comprendre au moment où nous aurons construit le système robotique.

Donc, c'est OK de faire ça - en quelque sorte rêver grand alors qu'il y a encore des problèmes à l'horizon pour lesquels nous n'avons pas encore de solution, mais allez-y maintenant et nous ou quelqu'un d'autre trouverons une solution que nous pouvons réutiliser aussi résoudre notre problème.

Briefs techniques :Y a-t-il autre chose que vous voudriez mentionner?

Jensen : Ce projet a demandé beaucoup d'expertises différentes; nous avions des microbiologistes et nous avions des informaticiens, puis des ingénieurs et des roboticiens qui travaillaient tous ensemble. Je pense que cela va devenir beaucoup plus courant - les groupes de personnes interdisciplinaires ou de personnes qui travaillent et ont une expertise dans plus d'un domaine de la science et de l'ingénierie seront très demandés à l'avenir.