IT之家 11月8日の報道によると、上海交通大学コンピュータ学部IPADSラボの陳海波および王肇国のチームと、化学工学部および変革的分子フロンティア科学センターの樊春海および王飞国のチームが、張江高等研究院のDNAストレージ研究センターを利用して研究を行った。その成果は『Nature』誌に掲載され、同誌の公式ウェブサイトのトップページで重点的に報じられた。
研究チームはAI固有の科学実験室であるAutoDNA装置（思源一号）を構築し、自動的な分子生物学実験操作を実現したモデル、実験、装置を連携して設計することで、既存のAI自動科学ラボが分子生物学実験へ拡張する際に直面する複雑なプロセス構成、多種類の装置の連携、実験のタイミング、環境の安定性、操作精度の保証などの問題を解決し、マイクロメートルレベルの位置決めと微細な液体処理が必要な複雑な生物分子実験シナリオを自動実験で対応可能にした。
報道によると、既存のAI自律科学ラボでは、専門家が事前に機器を設定し、実験プロセスを定め、最適化ルールを設定した後、人工知能を文献検索、プラン生成、データ分析などの特定の段階に組み込むことが一般的です。この「外部依存型」アーキテクチャは、個々の段階の効率を向上させることができますが、生物分子実験のプロセスが複雑で、機器の種類が多様であり、リアルタイム実行、環境の安定性、操作精度の厳格な要求があるという特徴に対応するのは難しいです。そのため、AutoDNAはAIネイティブアーキテクチャを採用し、モデル-実験-機器の連携設計というアプローチで上記の問題を解決しています。
実験プロセスが複雑な問題に対して、AutoDNAは複雑な生物分子操作に適用される実験プロセスを理解する能力を活用し、実験向けのマルチアイドムニタ構造を構築しました。システムは複雑な実験タスクを、文献検索、試薬選択、計画設計、コード生成、ハードウェア実行、結果分析、最適化などの段階に分け、実験の進行に応じて複数の専門的なアイドムニタが協力して作業を行います。これにより、モデルは「設計 — 実験 — 最適化」の全プロセスを統合でき、実験結果に基づいて継続的に計画を調整することができます。
機器の種類が多く、異なるデバイス間での連携が困難な問題に対して、AutoDNAは各種機器の能力をモデルが理解し、呼び出せる「原子サービス」にまとめ、自然言語で説明し、統一されたコードインターフェースを通じてモデルに「どのデバイスが何をできるか、どのように呼び出すか」を教えます。この抽象化により、異なるモデルの底層の違いが隠れ、モデルは実験の要件に応じてデバイスの能力を組み合わせ、異なるデバイス間の制御コードを生成、検査、修正することができ、デジタル世界の実験設計を物理世界の機器操作に変換します。
実験におけるリアルタイム性、安定性、操作精度の厳しい要求に対応するため、AutoDNAは高精度な自動化ハードウェアと実験実行・スケジューリングシステムを組み合わせている。ハードウェアはマイクロレベルの位置決めと微量な液体処理能力を提供し、システムはプログラムチェック、機器状態の追跡、リソーススケジューリングを担当し、複数の実験タスクがタイミングや操作の制約を満たす形で順序良く実行される。プラットフォームは構築過程でOpenHarmonyオペレーティングシステムに基づく制御端末も統合しており、核酸検査、酵素によるDNA合成、がん検出などの分野での応用検証も示されている。
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