Станфордский университет запустил 37 000 ИИ-агентов в рамках проекта виртуальной биотехнологической лаборатории. Это решение подтверждено успешной разработкой новых нанободи-протеинов, которые оказались более эффективными, чем созданные человеком аналоги.
Новый подход к биотехнологиям
Проект стартовал как «Виртуальная лаборатория», в которой первоначально работали 5-8 агентов, симулируя структуру физической лаборатории Стэнфорда. Система включает в себя АИ-профессора и студентов с различными специализациями, что способствует обмену знаниями и повышению эффективности работы.
«Мы создали для агентов реплику Стэнфорда, где они могут получать дообучение, чтобы лучше справляться с задачами», — отметил Джеймс Чжоу, доцент биомедицинских данных. В результате лаборатория успешно разработала нанободи-протеины, которые продемонстрировали лучшую связывающую способность с новыми вариантами COVID-19 по сравнению с предыдущими разработками.
Масштабирование ИИ в исследовательских разработках
С ростом числа агентов до 37 000, система преобразовалась в «Виртуальную биотехнологию», управляющую через ИИ-Главного научного сотрудника. Настоящая структура включает в себя разные отделы, такие как поиск мишеней, дизайн молекул и клинические испытания.
По словам Чжоу, каждая дивизия имеет узкоспециализированных агентов, что позволяет углубленно прорабатывать конкретные запросы. «Агент в отделе поиска мишеней, например, фокусируется на генетических данных, в то время как другой анализирует данные о геномах», — добавил он.
Что это значит для индустрии и разработчиков
Такой подход свежо перекрывает существующие методы работы в биотехнологиях. Сравнение эффективности многоагентной системы с единым ИИ моделью показало, что взаимодействие агентов генерирует более креативные и надежные решения. Это открытие может переосмыслить подход к разработке лекарств и изменить правила игры в терапии и исследовательской деятельности.
Следующий шаг для команды — дальнейшее развитие и интеграция более сложных ИИ-агентов для решения ещё более сложных медицинских задач, что может кардинально изменить доступ к новым терапиям.