論文の概要: An AI-native experimental laboratory for autonomous biomolecular engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02379v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 07:21:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:15.790126
• Title: An AI-native experimental laboratory for autonomous biomolecular engineering
• Title（参考訳）: 自律生体分子工学のためのAIネイティブ実験室
• Authors: Mingyu Wu, Zhaoguo Wang, Jiabin Wang, Zhiyuan Dong, Jingkai Yang, Qingting Li, Tianyu Huang, Lei Zhao, Mingqiang Li, Fei Wang, Chunhai Fan, Haibo Chen,
• Abstract要約: 我々は、自律的な生体分子工学のような応用のために、高度に複雑な科学実験をターゲットとする、AIネイティブな自律実験室を提示する。 このシステムは、自動で計測を管理し、実験固有の手順と最適化を定式化し、複数のユーザ要求を同時に処理する。 また、疾患診断、薬物開発、情報保存などの分野にも応用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.382004681010915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous scientific research, capable of independently conducting complex experiments and serving non-specialists, represents a long-held aspiration. Achieving it requires a fundamental paradigm shift driven by artificial intelligence (AI). While autonomous experimental systems are emerging, they remain confined to areas featuring singular objectives and well-defined, simple experimental workflows, such as chemical synthesis and catalysis. We present an AI-native autonomous laboratory, targeting highly complex scientific experiments for applications like autonomous biomolecular engineering. This system autonomously manages instrumentation, formulates experiment-specific procedures and optimization heuristics, and concurrently serves multiple user requests. Founded on a co-design philosophy of models, experiments, and instruments, the platform supports the co-evolution of AI models and the automation system. This establishes an end-to-end, multi-user autonomous laboratory that handles complex, multi-objective experiments across diverse instrumentation. Our autonomous laboratory supports fundamental nucleic acid functions-including synthesis, transcription, amplification, and sequencing. It also enables applications in fields such as disease diagnostics, drug development, and information storage. Without human intervention, it autonomously optimizes experimental performance to match state-of-the-art results achieved by human scientists. In multi-user scenarios, the platform significantly improves instrument utilization and experimental efficiency. This platform paves the way for advanced biomaterials research to overcome dependencies on experts and resource barriers, establishing a blueprint for science-as-a-service at scale.
• Abstract（参考訳）: 独立して複雑な実験を行い、非特殊主義者に奉仕できる自律的な科学研究は、長年の願望を表している。 達成するには、人工知能(AI)による根本的なパラダイムシフトが必要だ。 自律的な実験システムは登場しつつあるが、それらは特定の目的と化学合成や触媒反応のような、明確に定義された単純な実験ワークフローを特徴とする領域に限られている。 我々は、自律的な生体分子工学のような応用のために、高度に複雑な科学実験をターゲットとする、AIネイティブな自律実験室を提示する。 このシステムは自動で計測を管理し、実験固有の手順と最適化ヒューリスティックを定式化し、複数のユーザ要求を同時に処理する。 モデル、実験、機器の共同設計哲学に基づいて開発されたこのプラットフォームは、AIモデルと自動化システムの共進化をサポートする。 これはエンド・ツー・エンドの多目的自律実験室を創設し、多様な機器で複雑な多目的実験を処理している。 我々の自律的な研究室は、合成、転写、増幅、シークエンシングを含む基本核酸機能をサポートしている。 また、疾患診断、薬物開発、情報保存などの分野にも応用できる。 人間の介入なしでは、人間の科学者が達成した最先端の成果に合わせるために、自律的に実験性能を最適化する。 マルチユーザーシナリオでは、このプラットフォームは機器の利用率と実験効率を大幅に改善する。 このプラットフォームは、高度なバイオマテリアル研究において、専門家やリソースバリアへの依存を克服し、大規模サービスとしての科学の青写真を確立するための道を開く。

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