L'IA pourrait mener un million d'expériences microbiennes par an, selon une étude
De : https://phys.org/news/2023-05-ai-million-microbial-year.html
Rapportée aujourd'hui dans Nature Microbiology , la recherche a été dirigée par un professeur maintenant à l'Université du Michigan.
Cette plate-forme d'intelligence artificielle , baptisée 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 UM voulait savoir quels acides aminés sont nécessaires aux microbes bénéfiques de notre bouche pour qu'ils puissent favoriser leur croissance.
"Nous ne savons presque rien sur la plupart des bactéries qui influencent notre santé. Comprendre comment les bactéries se développent est la première étape vers la réingénierie de notre microbiome", a déclaré Paul Jensen, professeur adjoint de génie biomédical à l'Université de l'Illinois lorsque le projet a commencé. .
Cependant, il est difficile de déterminer la combinaison d'acides aminés que les bactéries aiment. Ces 20 acides aminés donnent plus d'un million de combinaisons possibles, uniquement en fonction de la présence ou non de chaque acide aminé. Pourtant, BacterAI a pu découvrir les besoins en acides aminés pour la croissance de Streptococcus gordonii et de Streptococcus sanguinis.
Pour trouver la bonne formule pour chaque espèce, BacterAI a testé des centaines de combinaisons d' acides aminés par jour, affinant sa concentration et changeant les combinaisons chaque matin en fonction des résultats de la veille. En neuf jours, il produisait des prédictions précises 90% du temps.
Contrairement aux approches conventionnelles qui alimentent des ensembles de données étiquetés dans un modèle d'apprentissage automatique , BacterAI crée son propre ensemble de données grâce à une série d'expériences. En analysant les résultats des essais précédents, il arrive à des prédictions sur les nouvelles expériences qui pourraient lui donner le plus d'informations. En conséquence, il a découvert la plupart des règles d'alimentation des bactéries avec moins de 4 000 expériences.
"Quand un enfant apprend à marcher, il ne se contente pas de regarder les adultes marcher puis de dire" OK, j'ai compris ", de se lever et de commencer à marcher. Ils tâtonnent et font d'abord des essais et des erreurs", a déclaré Jensen.
"Nous voulions que notre agent IA fasse des pas et tombe, trouve ses propres idées et fasse des erreurs. Chaque jour, ça s'améliore un peu, un peu plus intelligent."
Peu ou pas de recherches ont été menées sur environ 90 % des bactéries, et la quantité de temps et de ressources nécessaires pour apprendre même des informations scientifiques de base à leur sujet en utilisant des méthodes conventionnelles est décourageante. L'expérimentation automatisée peut considérablement accélérer ces découvertes. L'équipe a mené jusqu'à 10 000 expériences en une seule journée.
Mais les applications vont au-delà de la microbiologie. Les chercheurs de n'importe quel domaine peuvent définir des questions comme des énigmes que l'IA doit résoudre grâce à ce type d'essais et d'erreurs.
"Avec la récente explosion de l'IA grand public au cours des derniers mois, de nombreuses personnes ne savent pas ce qu'elle apportera à l'avenir, à la fois positif et négatif", a déclaré Adam Dama, ancien ingénieur du Jensen Lab et auteur principal de l'étude. . "Mais pour moi, il est très clair que des applications ciblées de l'IA comme notre projet accéléreront la recherche quotidienne."
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