Göteborg (LabNews Media LLC) – Forscher der Technischen Universität Chalmers in Schweden haben einen KI-Wissenschaftler entwickelt, der wissenschaftliche Hypothesen generieren, Experimente entwerfen und Ergebnisse interpretieren kann. Neue biologische Entdeckungen mit minimalem menschlichen Eingriff zu machen, ist nach Angaben der Universität ein wichtiger Fortschritt für autonome Labore.
Durch die Kombination von Fortschritten bei großen Sprachmodellen, automatisiertem Denken und Laborautomatisierung schufen die Forscher ein geschlossenes KI-Labor, das Forschung an Bierhefe (Saccharomyces cerevisiae) durchführen kann. Als Grundlage diente dem KI-System wissenschaftliches Wissen, darunter das Genom, der Stoffwechsel und frühere Studien der Hefe.
„Es ist zu viel Information für einen Menschen, um sie zu analysieren, aber unser KI-Wissenschaftler konnte vielversprechende biologische Fragestellungen identifizieren, Experimente zu deren Überprüfung empfehlen, experimentelle Ergebnisse auswerten und sein Verständnis iterativ auf Basis neuer Erkenntnisse verfeinern. Anstatt lediglich als Entscheidungshilfe zu dienen, generiert der KI-Wissenschaftler aktiv neues wissenschaftliches Wissen“, sagte Ievgeniia Tiukova, Postdoktorandin am Institut für Lebenswissenschaften der Technischen Universität Chalmers und eine der Autorinnen der Studie.
Einordnung
Die Integration der Denkfähigkeit von KI mit experimentellen Methoden ist nach Einschätzung der Forschenden ungewöhnlich und zukunftsweisend in einem sich rasant entwickelnden Forschungsfeld, in dem KI-Wissenschaftler umfangreiche Forschungen autonom durchführen. Tiukova vergleicht diese Entwicklung mit der von selbstfahrenden Autos, bei denen KI und maschinelles Lernen ebenfalls zur Informationsverarbeitung, Schlussfolgerungsbildung und zum Handeln eingesetzt werden.
Laut Ross King, Professor am Institut für Informatik und Ingenieurwesen der Chalmers-Universität und der Universität Göteborg sowie Hauptautor der Studie, werden autonome Labore die Forschung revolutionieren, indem sie biologische Systeme systematisch und deutlich schneller untersuchen als bisher. „KI-Wissenschaftler werden mit menschlichen Wissenschaftlern zusammenarbeiten, um Entdeckungen in Biologie, Medizin und Biotechnologie zu beschleunigen. Solche KI-Systeme haben das Potenzial, die Zeit zur Beantwortung komplexer wissenschaftlicher Fragen zu verkürzen und die Nutzung von Laborressourcen zu optimieren“, so King.
Menschliche Wissenschaftler bleiben unverzichtbar
Beide Autoren betonen, dass autonome KI Wissenschaftler vorerst eher unterstützen als ersetzen wird, indem sie zunehmend die routinemäßigen Zyklen der Hypothesenbildung und experimentellen Überprüfung übernimmt. „Wissenschaftler bleiben unverzichtbar, um Forschungsprioritäten festzulegen, die wissenschaftliche Bedeutung umfassender zu interpretieren und die ethische Aufsicht zu gewährleisten. Zukünftige Generationen autonomer Entdeckungssysteme werden zunehmend in der Lage sein, mit Wissenschaftlern zusammenzuarbeiten und so wertvolle Partner bei der Beantwortung einiger der größten Herausforderungen in Biologie und Medizin zu werden“, so King.
Hintergrund
Professor Ross King entwickelte nach Angaben der Universität als Erster das Konzept eines universell einsetzbaren Roboterwissenschaftlers. Sein erster Roboterwissenschaftler, Adam, war darauf ausgelegt, wissenschaftliche Experimente autonom durchzuführen und neues Wissen zu generieren. Später entwickelte er einen zweiten Roboterwissenschaftler, Eve, der speziell für die Wirkstoffforschung konzipiert wurde. Das zugrundeliegende Konzept, Robotersysteme zur Automatisierung und Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen einzusetzen, wurde seither auf andere Forschungsbereiche ausgeweitet.
Originalpublikation: Agentische KI integriert mit wissenschaftlichem Wissen: Laborvalidierung in der Systembiologie. Journal of the Royal Society Interface.
Autoren: Daniel Brunnsåker, Alexander H. Gower, Prajakta Naval, Erik Y. Bjurström, Filip Kronström, Ievgeniia A. Tiukova und Ross D. King. Die Forscher sind an der Chalmers University of Technology, der Universität Göteborg und der Universität Cambridge tätig.
Förderung: Die Studie wurde gefördert vom Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP), dem britischen Engineering and Physical Sciences Research Council, dem Chalmers AI Research Centre (CHAIR) und dem schwedischen Forschungsrat für nachhaltige Entwicklung, Formas.
