Кристиан Понсе был одет в костюм Индианы Джонса, когда встретил своего соучредителя Тио Шефера. Это произошло на вечеринке в честь Хэллоуина в 2023 году, организованной Entrepreneur First, программой стартапов, которая знакомит основателей друг с другом, прежде чем они выпустят идею.
Эти двое нашли общий язык, вспоминает Понсе. Шефер учился в Массачусетском технологическом институте на степень магистра подводных автономных роботов и работал в Лаборатории реактивного движения НАСА, исследуя спутники Юпитера на предмет инопланетной жизни. «Безумные вещи», — усмехается Понсе. «Я пришел из Калифорнийского технологического института, занимался биоинженерией», где он работал над кишечной палочкой.
Их связали истории о тяжелой работе лаборанта. Понсе (на фото вверху слева) особенно жаловался на весь ручной труд, используемый в генной инженерии. Обычный лаборант может часами работать с научным шприцем-пипеткой, вручную перемещая жидкости из пробирки в пробирку.
Попытки автоматизировать этот процесс не увенчались успехом, поскольку роботы, способные это сделать, специализированы, дороги и требуют специальных навыков программирования. Каждый раз, когда ученым нужно изменить параметры эксперимента – а это происходит постоянно – им придется ждать, пока программист запрограммирует бота, отладит его и так далее. В большинстве случаев проще, дешевле и точнее использовать человека.
Основанная ими компания Tetsuwan Scientific намеревалась решить эту проблему путем модификации недорогих лабораторных роботов с белой этикеткой.
Но затем, в мае 2024 года, сооснователи наблюдали за запуском мультимодельного продукта OpenAI (того самого, который отметил Скарлетт Йоханссон похожим на звук голосом). OpenAI показал, как люди разговаривают с моделью.
Это было то недостающее звено, которое было нужно Tetsuwan Scientific. «Прямо на наших глазах мы наблюдаем сумасшедший головокружительный прогресс больших языковых моделей, их возможности научного рассуждения», — сказал Понсе.
После демонстрации Понсе запустил GPT 4 и показал ему изображение геля ДНК. Модель не только успешно интерпретировала изображение, но и выявила проблему — непреднамеренный фрагмент ДНК, известный как димер праймера. Затем он предложил очень подробное научное предложение о том, что его вызвало и как изменить условия, чтобы предотвратить это.
Это был «момент лампочки», описал Понсе, когда модели LLM уже были способны диагностировать научные результаты, но не имели «физического агента, который мог бы реально реализовать предложения, которые они делают».
Соучредители были не единственными, кто изучал возможность использования ИИ в научных открытиях. Ученые, занимающиеся роботизированным искусственным интеллектом, можно проследить до 1999 года, когда появился робот Росса Кинга «Адам и Ева», но на самом деле они начались с серии научных статей, начавшихся в 2023 году.
Но проблема, как показало исследование Тецувана, заключалась в том, что не существовало программного обеспечения, которое «переводило» научный замысел – то, что ищет эксперимент – в роботизированное исполнение. Например, робот не имеет возможности понять физические свойства жидкостей, которые он дозирует.
«У этого робота нет контекста, чтобы знать. Возможно это вязкая жидкость. Возможно, оно… выкристаллизуется. Поэтому мы должны об этом рассказать», — сказал он. Аудио LLM с галлюцинациями, подавленными RAG, могут работать с вещами, «которые трудно жестко закодировать».
Роботы Tetsuwan Scientific не гуманоиды. Как видно на фото, они представляют собой квадратную стеклянную конструкцию. Но они созданы для того, чтобы оценивать результаты и вносить изменения самостоятельно, как это сделал бы человек. Это включает в себя создание программного обеспечения и датчиков, чтобы роботы могли понимать такие вещи, как калибровка, определение класса жидкости и другие свойства.
В настоящее время у Tetsuwan Scientific есть альфа-клиент — лаборатория La Jolla, биотехнологическая компания, работающая над терапевтическими препаратами на основе РНК. Роботы помогают измерять и определять эффективность дозировки. Компания также привлекла $2,7 млн в рамках пред-посевного раунда с превышением подписки, проводимого 2048 Ventures с участием Carbon Silicon, Everywhere Ventures и некоторых влиятельных инвесторов-ангелов в области биотехнологий.
Глаза Понсе загораются, когда он говорит о конечной цели этой работы: независимых ученых-ИИ, которых можно использовать для автоматизации всего научного метода, от гипотезы до повторяемых результатов.
«Это самая сумасшедшая вещь, над которой мы могли бы работать. Любая технология, которая автоматизирует научный метод, является катализатором гиперболического роста», — говорит он.
Он не единственный, кто так думает. Среди других ученых, занимающихся искусственным интеллектом, — некоммерческая организация FutureHouse и компания Potato из Сиэтла.
