科技生活| BacterAI日做萬次實驗 加快開發新藥

科學工作往往涉及篩選大量的數據，這項任務對人類來說是非常枯燥乏味及耗時的，但對人工智能來說卻是小菜一碟。一個被稱為BacterAI的新平台每天可以做多達10,000次實驗。

人體是數萬億微生物的家園，幾乎覆蓋了人體內外的每個表面。它們中的許多對特定的身體功能至關重要，而其他許多則使你生病。研究不斷發現我們的整體健康與我們的微生物組有著千絲萬縷的聯繫，但管理和探索相關數據仍然是一項艱巨的任務。

這項新研究的通訊作者Paul Jensen說：「我們對影響我們健康的大多數細菌幾乎一無所知。了解細菌如何生長是重新設計我們的微生物組的第一步」。

人工智能特別擅長處理巨大的數據集和尋找模式，因此科學家們當然已經把它用於分析細菌的數據。一般來說，這涉及到將現有的數據集輸入機器學習模型，但這對那些根本沒有多少數據可用的物種沒有幫助，大約90%的細菌幾乎沒有得到研究。

密歇根大學的研究人員現在開發了一個名為BacterAI的新平台，它可以在沒有先驗知識的情況下研究細菌。它通過為實驗室機械人設計一個又一個的實驗來創建自己的數據集，每個實驗的結果為下一個實驗提供參考。最終，它可以將其發現提煉成一套邏輯規則，讓人類科學家能夠理解並進一步測試。

在這項技術的演示中，BacterAI被投入工作，以弄清兩種常見的口腔細菌——戈登鏈球菌和血清鏈球菌的代謝。這涉及到從一組支持生命的20種氨基酸中確定蟲子所吃的特定組合，這項任務需要對超過一百萬種可能的組合進行分類。

BacterAI每天能夠測試幾百種氨基酸的組合，挑選最有希望的組合，並在隨後的實驗中跟進這些組合。它每天進行多達10,000次的實驗，9天後，它能夠在90%的時間內做出準確的預測。

「當一個孩子學會走路時，他們不會只是看著大人走路，然後說『好吧，我知道了』，站起來，開始走路。他們先是摸索，做一些試驗和錯誤，」Jensen說，「我們希望我們的人工智能代理能夠邁出步伐，摔倒，提出自己的想法並犯錯。每一天，它都會變得更好一點，更聰明一點。」

該團隊希望BacterAI能被用來加快對細菌的發現，這反過來又能為新藥或其他有用分子的開發提供參考。

圖片：Michigan Engineering

T09

---------------------------------------------

>>>立即瀏覽【移民百答】欄目：新移民抵埗攻略，老華僑也未必知道的事，移民、工作、居住、食玩買、交通、報稅、銀行、福利、生育、教育。

>>>即讀【新移民專欄】：新移民第一身經驗，與你分享當下年輕移民生活日常大小事，即讀「新移民專欄」。