Кристиан Понс был одет в костюм Индианы Джонса, когда познакомился со своим сооснователем Тео Шефером. Это произошло на вечеринке в честь Хэллоуина в 2023 году, организованной Entrepreneur First - программой для стартапов, которая знакомит основателей друг с другом до того, как они запустят свою идею.
Понс вспоминает, что они сразу нашли общий язык. Шефер учился в Массачусетском технологическом институте по специальности «подводные автономные роботы» и работал в Лаборатории реактивного движения НАСА, исследуя луны Юпитера в поисках инопланетной жизни. «Сумасшедшие вещи», - усмехается Понс. «Я пришел из Калифорнийского технологического института, занимался биоинженерией», где работал над кишечной палочкой.
Они сдружились, рассказывая о том, как тяжело работать лаборантом. Понс (на фото слева вверху) особенно жаловался на весь ручной труд, связанный с генной инженерией. Низкий лаборант может часами возиться с научным шприцем «пипеткой», вручную переливая жидкости из пробирки в пробирку.
Попытки автоматизировать этот процесс не увенчались успехом, потому что роботы, способные это делать, являются специализированными, дорогими и требуют особых навыков программирования. Каждый раз, когда ученым нужно изменить параметры эксперимента - а это происходит постоянно, - им приходится ждать программиста, чтобы запрограммировать бота, отладить его и так далее. В большинстве случаев проще, дешевле и точнее использовать человека.
Основанная ими компания Tetsuwan Scientific решила эту проблему путем модификации недорогих лабораторных роботов.
Но вот в мае 2024 года соучредители смотрели презентацию многомодельного продукта OpenAI (того самого, который вызвал у Скарлетт Йоханссон тик с голосом, похожим на человеческий). OpenAI показывала людей, разговаривающих с моделью.
Это было то самое недостающее звено, которое было необходимо Tetsuwan Scientific. «Мы видим, как на наших глазах происходит сумасшедший рывок в развитии больших языковых моделей, их возможностей для научных рассуждений», - сказал Понс.
После демонстрации Понс запустил GPT 4 и показал ему изображение геля ДНК. Модель не только успешно интерпретировала изображение, но и выявила проблему - непредусмотренный фрагмент ДНК, известный как димер праймера. Затем она предложила очень подробное научное предположение о том, чем это вызвано и как изменить условия, чтобы предотвратить это.
Это был «момент лампочки», - описал Понс, - когда модели LLM уже были способны диагностировать научные результаты, но у них «не было физического потенциала для реального выполнения предложений, которые они делали».
Соучредители были не одиноки в изучении возможностей использования ИИ в научных открытиях. Роботизированный ИИ ученых можно проследить до 1999 года с роботом Росса Кинга «Адам и Ева», но настоящий старт был дан в серии научных работ, начиная с 2023 года.
Но проблема, как показало исследование Тетсувана, заключалась в том, что не существовало программного обеспечения, которое бы «переводило» научный замысел - то, что ищет эксперимент, - в роботизированное исполнение. Например, у робота нет возможности понять физические свойства жидкостей, которые он дозирует.
«У робота нет контекста, чтобы понять. Может быть, это вязкая жидкость. Может быть, она... будет кристаллизоваться. Поэтому мы должны сообщить ему об этом», - говорит он. Аудиальные LLM с галлюцинациями, подавленными RAG, могут работать с вещами, «которые трудно закодировать».
Роботы Tetsuwan Scientific не являются гуманоидами. Как видно на фото, они представляют собой квадратную стеклянную конструкцию. Но они созданы для того, чтобы самостоятельно оценивать результаты и вносить изменения, как это делает человек. Для этого необходимо создать программное обеспечение и датчики, чтобы роботы могли понимать такие вещи, как калибровка, характеристика класса жидкости и другие свойства.
В настоящее время у Tetsuwan Scientific есть альфа-клиент - La Jolla labs, биотехнологическая компания, работающая над терапевтическими препаратами на основе РНК. Роботы помогают измерять и определять эффективность дозировки. Компания также привлекла 2,7 миллиона долларов в рамках предварительного раунда под руководством 2048 Ventures, в котором приняли участие Carbon Silicon, Everywhere Ventures и несколько влиятельных инвесторов-ангелов в сфере биотехнологий.
Глаза Понса загораются, когда он говорит о конечной цели этой работы: независимые ученые ИИ, которые могут быть использованы для автоматизации всего научного метода, от гипотезы до воспроизводимых результатов.
«Это самая безумная вещь, над которой мы могли бы работать. Любая технология, автоматизирующая научный метод, - это катализатор гиперболического роста», - говорит он.
Он не единственный, кто так думает. Среди тех, кто работает над созданием ИИ-ученых, - некоммерческая организация FutureHouse и компания Potato из Сиэтла.
Оригинал
УНикальность
