Dans un laboratoire scientifique, des robots effectuent des expériences scientifiques à une vitesse fulgurante. Grâce à une intelligence artificielle, ils sont capables de mener jusqu’à 10 000 expériences par jour, capables de révolutionner la recherche dans des domaines tels que la médecine, l’agriculture et la science de l’environnement.
La plateforme d’intelligence artificielle, nommée BacterAI, a été développée par une équipe de chercheurs de l’Université du Michigan, aux Etats-Unis. Elle a permis de déterminer le métabolisme de deux microbes liés à la santé bucco-dentaire, sans aucune information initiale. Les bactéries consomment des combinaisons des 20 acides aminés nécessaires à la vie, mais chaque espèce a besoin de nutriments spécifiques pour se développer. L’équipe voulait savoir quels acides aminés étaient nécessaires pour les microbes bénéfiques dans notre bouche, afin de favoriser leur croissance.
Le défi résidait dans la découverte de la combinaison d’acides aminés préférée par les bactéries. Ces 20 acides aminés génèrent plus d’un million de combinaisons possibles. Pourtant, BacterAI a réussi à découvrir les besoins en acides aminés pour la croissance de deux bactéries: Streptococcus gordonii et Streptococcus sanguinis. BacterAI a testé des centaines de combinaisons d’acides aminés par jour, ajustant ses combinaisons chaque matin en fonction des résultats de la veille. En seulement neuf jours, elle produisait des prédictions précises à 90 % du temps.
Contrairement aux approches conventionnelles qui utilisent des ensembles de données étiquetées pour 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, elle élabore des prédictions sur les nouvelles expériences qui pourraient lui apporter le plus d’informations. Ainsi, elle a découvert la plupart des règles pour nourrir les bactéries avec moins de 4 000 expériences.
Peu de recherches ont été menées sur environ 90% de ces bactéries, le temps et les ressources nécessaires pour apprendre des informations scientifiques de base sur elles à l’aide de méthodes conventionnelles sont en effet énormes. L’expérimentation automatisée peut accélérer considérablement ces découvertes. L’équipe a réalisé jusqu’à 10 000 expériences en une seule journée.
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