交给你了，美国 BacterAI 每天能进行 10,000 次微生物实验
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科学背后需要收集大量的资料，才可以分析归纳整理及建立理论，对人们来说是个浩大工程，但人工智慧来说却是小菜一碟，美国密西根大学开发出来的BacterAI 新平台每天可以进行多达 10,000 次实验，以机器学习方式，让我们了解更多细菌知识。
人们身体健康与微生物群有关，光是肠道内就千种共生微生物，和平共处才是维持健康秘诀，但就算微生物群与我们的健康有着千丝万缕的联系，但如何管理、哪些跟健康有关等资料，仍然是个值得探索与挖掘的事情。
通讯作者 Paul Jensen 表示，跟我们健康有关的细菌，我们基本上一无所知，因此了解细菌生长是重新设计微生物资料库的第一步。
美国密西根大学团队瞄准人工智慧，透过电脑的数据集以及寻找图形样式，用于分析细菌资料，但考量到 90% 细菌不在资料库，没有太多资料可以输入到机器学习，团队再开发出 BacterAI 平台，可以在没有先验资料的情况下研究细菌。
而这个平台就是让实验室的机器人不断进行实验，从头开始创立自己的数据集，最终能将所得转换成一组科学家可以理解和进一步测试的逻辑规则。
目前 BacterAI 已经被用在研究格氏链球菌、血统链球菌两种常见口腔细菌的新陈代谢，从 20 种氨基酸就有超过一百万种可能组合。因此为了找出正确配方， BacterAI 每天测试数百种氨基酸组合，挑选最有希望的组合，之后就可以进入下一个实验阶段。
团队表示，BacterAI 每天进行多达 10,000 次实验，9 天后能够在 90% 时间内做出精准预测。
Jensen 表示，就好比婴儿学走路，不是光看着大人走路然后拍拍手说“好窝，我知道了”，之后爬起来开始走路，小孩会四处摸索，不断试错最后成功，而我们希望 AI 经过不断尝试，提出自己的想法、再修正想法，随着时间流逝变得更聪明。
最终团队也希望 BacterAI 新平台能加速发现细菌，助新药或其他有用分子的开发一臂之力，提供有用的资料。
- AI runs 10,000 experiments a day on bacteria to speed up discoveries
- AI could run a million microbial experiments per year
（首图来源：密西根大学）
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