《自然·化学工程》创刊号1月12日发表一项研究，报道了一个能对蛋白质进行工程改造的、由人工智能（AI）驱动的全自动机器人。研究结果是对无需人类干预的蛋白质设计和构建的一次概念验证。
蛋白质在所有生命形式中都起着重要作用。其各种功能广泛应用于生物技术、化学和医学。改造新的蛋白质通常是个重复且费力的过程，有时甚至要好多年才能完成。由于生物性状和实验的复杂性，开发一个能持续运作不休息并能从产生的数据中学习的全自动系统，一直是个挑战。
美国威斯康星大学麦迪逊分校团队此次设计了名为SAMPLE的机器人平台。其能在没有人类干预或反馈的情况下快速改造蛋白质。该平台由AI驱动，能学习蛋白质序列和功能间的关系，设计出新的蛋白质后把这些蛋白质送到机器人系统进行测试，再向AI算法进行反馈，提升其理解。
为测试该系统，研究人员用4个SAMPLE智能体改造出了耐热性更好的酶。虽然搜索行为不同，但每个SAMPLE智能体都能发现热稳定性更好的酶。团队估计，这个机器人系统或许只要几周就能改造完这些蛋白质，而同样任务人类科学家可能需要6-12个月才能完成。
研究团队指出，获取资源延迟、机器人故障和系统宕机可能会影响该机器人研发蛋白质的总耗时。他们提议可利用该系统协助科学家按需发现和设计蛋白质。
《自然·化学工程》创刊号1月12日发表一项研究，报道了一个能对蛋白质进行工程改造的、由人工智能（AI）驱动的全自动机器人。研究结果是对无需人类干预的蛋白质设计和构建的一次概念验证。
蛋白质在所有生命形式中都起着重要作用。其各种功能广泛应用于生物技术、化学和医学。改造新的蛋白质通常是个重复且费力的过程，有时甚至要好多年才能完成。由于生物性状和实验的复杂性，开发一个能持续运作不休息并能从产生的数据中学习的全自动系统，一直是个挑战。
美国威斯康星大学麦迪逊分校团队此次设计了名为SAMPLE的机器人平台。其能在没有人类干预或反馈的情况下快速改造蛋白质。该平台由AI驱动，能学习蛋白质序列和功能间的关系，设计出新的蛋白质后把这些蛋白质送到机器人系统进行测试，再向AI算法进行反馈，提升其理解。
为测试该系统，研究人员用4个SAMPLE智能体改造出了耐热性更好的酶。虽然搜索行为不同，但每个SAMPLE智能体都能发现热稳定性更好的酶。团队估计，这个机器人系统或许只要几周就能改造完这些蛋白质，而同样任务人类科学家可能需要6-12个月才能完成。
研究团队指出，获取资源延迟、机器人故障和系统宕机可能会影响该机器人研发蛋白质的总耗时。他们提议可利用该系统协助科学家按需发现和设计蛋白质。
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