セルフドライビングラボ：次の実験を選択する研究室
セルフドライビングラボは、AIと自動化された実験装置を組み合わせ、実験結果に基づいてシステム自身が次の実験を自律的に選択する。単なる自動化とは異なり、学習しながら方向性を調整する。
通常の研究室はすでに一種のコンピュータのようなものです。センサー、アクチュエーター、メモリ、プロトコル、データ出力、エラー状態を備えていますが、そのオペレーティングシステムは通常、人間の科学者です。科学者は何をテストするか決め、機器間でサンプルを移し、結果を確認し、自身のメンタルモデルを更新し、次の実験を選択します。
セルフドライビングラボは、そのループの一部をソフトウェアに移します。基本的な考え方はシンプルです。AIを自動化された実験用ハードウェアに接続し、各実験の結果をシステムが次に行うことに反映させます。ラボは事前に書かれた長い命令列を実行するだけでなく、作業しながら学習します。ものを作り、測定し、モデルを更新し、次の動きを選びます。
これが自動化と自律性の重要な違いです。自動化された液体ハンドラーは、スクリプトに従って10,000ウェルを分注できます。セルフドライビングラボは最初の数百の実験を実行し、残りの設計空間のほとんどが有望でないことに気づき、より良い候補に方向転換します。自動化は実行し、自律性は決定します。
最もシンプルなメンタルモデルはループです。設計→製造→テスト→学習→再設計。