Исследователи соединили ИИ-агентов с роботизированным лабораторным оборудованием и базой, содержащей около 60 тысяч известных связей в биологии пекарских дрожжей. Система могла самостоятельно выдвигать гипотезы, составлять планы экспериментов, передавать инструкции приборам, анализировать результаты и выбирать следующий шаг.
На основе накопленных данных ИИ сформировал 1933 проверяемые гипотезы о взаимодействии 16 аминокислот с различными видами клеточного стресса. Для реальных экспериментов отобрали пять веществ, а лабораторные роботы выращивали клетки, добавляли соединения и собирали образцы для анализа.
Одна из гипотез предполагала, что глутамат поможет дрожжам справиться с муравьиной кислотой. Эксперимент её опроверг. Тогда система проанализировала новые данные и выбрала другого кандидата — аминоадипат, участвующий в обмене лизина.
Повторная проверка показала: каждый дополнительный миллимоль аминоадипата улучшал рост дрожжей в условиях воздействия муравьиной кислоты примерно на 7%. Ранее такая защитная связь описана не была.
Полностью автономным «роботом-учёным» систему пока назвать нельзя. Люди определили область исследования и ограничения, а также вручную переносили образцы между некоторыми установками. Но полный цикл — от гипотезы и её проверки до анализа ошибки и нового эксперимента — уже работает.
🌍 Почему об этом стоит знать
ИИ начинает автоматизировать не только поиск информации и обработку данных, но и сам научный метод. Особенно важно, что система не отбросила отрицательный результат, а превратила его в основу для следующей гипотезы — именно так часто и рождаются реальные открытия.
📰 ИИ и исследования.
🏠 Теперь у «ПО • ДРУГОМУ» есть дом.
🔗 Исследование: https://doi.org/10.1098/rsif.2026.0043