Команда ИИ-агентов моделирует лабораторию с роботами и приборами, чтобы обеспечить бесперебойное функционирование физического рабочего пространства, а затем управляет его работой.
Лабораторные роботы неутомимы и не жалуются, но обладают узким набором навыков, ограниченной мобильностью и неспособностью уступать дорогу друг другу. Теперь система агентов искусственного интеллекта обещает помочь лабораторным роботам выполнять свою работу наилучшим образом. В этом процессе исследователи описывают агентам свою исследовательскую задачу и конфигурацию лаборатории, после чего агенты создают пошаговые экспериментальные протоколы для лабораторных роботов. Агенты также создают виртуальную версию лаборатории и тестируют протоколы там. Затем они могут руководить роботами уже в реальной лаборатории для проведения исследований. Агенты могут даже спроектировать целую лабораторию с нуля, используя виртуальную модель для определения идеального размещения приборов и роботов. Эта система описана в препринте, опубликованном в октябре этого года.
В ходе тестирования агенты написали более 200 команд, управляющих роботизированной рукой для перемещения между приборами и взаимодействия с ними в существующем лабораторном пространстве. Агент имитировал эти шаги в виртуальной лаборатории, чтобы убедиться в их бесперебойной работе, а затем управлял реальной рукой для выполнения процедур измерения оптических свойств нанокристаллов. "Концепция «очень крутая» и может значительно сократить усилия, необходимые для создания автоматизированных лабораторий", - говорит биоинженер Эван Коллинз. Но интеграция камер и датчиков, необходимых агентам для эффективного управления экспериментами, может потребовать больше ресурсов, чем ручная настройка лаборатории, добавляет он.
По мнению Коллинза, моделирование позволит легко планировать движения роботов, избегая столкновений между роботами и другими объектами в лаборатории. Это может упростить процесс запуска лабораторий, учитывая, что создание автоматизированной лаборатории часто является трудоемким процессом проб и ошибок, за которым следуют обширные испытания и устранение неполадок. Поскольку агенты проводят все планирование и тестирование в смоделированной среде, исследователям не нужно «следить за системой» после ее создания, говорит соавтор препринта, робототехник Ючи Чжао.
Система искусственного интеллекта также может повысить гибкость лаборатории. Например, если ученые вводят прибор, которым их роботы не умеют пользоваться, агенты могут использовать виртуальную лабораторию для разработки точной последовательности движений, необходимых роботу для работы с новым оборудованием. Авторы проекта заявляют, что не планируют распространять это программное обеспечение для «самоорганизующейся лаборатории», а стремятся поделиться своей методологией, чтобы другие ученые могли развивать их подход. Они называют свою систему «самоорганизующейся», потому что система создает собственные чертежи лабораторий и может генерировать новые протоколы. Но людям все равно придется подбирать необходимое оборудование.
Система не идеальна. В ходе тестирования агенты расходились во мнениях о том, как проводить эксперимент и какие движения безопасны, что требовало вмешательства людей для разрешения споров. "Человек по-прежнему должен играть важную роль в организации экспериментов", - говорит Чжао. Исследователям еще предстоит доказать, что лабораторию, полностью спроектированную агентами, действительно можно построить. По словам Чжао, конечной целью всей системы было бы дать агентам лишь научную цель и бюджет, а затем поручить им виртуально создать функционирующую лабораторию, которую затем построят люди. «И я думаю, что мы не так уж далеки от этого».
