DI agentai jau valdo laboratorijų robotus: „Google“ parodė, kaip tikrina jų komandas prieš eksperimentą

Sekite TechNaujienos Google

„Google Research“ pristatė sistemą, leidžiančią DI agentams planuoti ir vykdyti bandymus su laboratorine skysčių dozavimo įranga. Kaip spalio 16 d. paskelbė tyrėjai, VERID prieš perduodama komandas robotui patikrina jas pagal skaitmeninį laboratorijos darbo vietos modelį.

Modelis seka indų padėtį, skysčių tūrius, reagentus ir turimus pipečių antgalius. Taip galima sustabdyti komandą, kuri programavimo požiūriu taisyklinga, bet fiziškai neįvykdoma — pavyzdžiui, kai kelių kanalų pipetė netelpa į pasirinktą indą.

Eksperimentuose agentai naudojosi kamerų vaizdais ir veiksmų žurnalais. Tyrėjų aprašytu atveju sistema nustatė netolygų dažiklio pasiskirstymą, o agentas pagal šiuos duomenis pakeitė maišymo veiksmus. Kitame bandyme išsaugota darbo vietos būsena leido tęsti darbą po matavimo įrangos gedimo.

Bandymus prižiūrėjo žmonės: jie tvirtino protokolus ir stebėjo robotų darbą. Kūrėjai autonomiškesnį laboratorijos valdymą pristato kaip tyrimų kryptį, o ne užbaigtą visų eksperimentų automatizavimo produktą.

Naujausi straipsniai

2 min. skaitymo • prieš 24 sekundės

Iš Marso palydovo į Žemę keliaus grunto mėginiai: Japonija paleido MMX zondą

2 min. skaitymo • prieš 15 minučių

Virš Baltijos – Rusijos bombonešiai ir naikintuvai: NATO per savaitę reagavo šešis kartus

2 min. skaitymo • prieš 30 minučių

Lietuvos regionų įmonėms – 40,8 mln. eurų: kas gali gauti iki 1,5 mln. eurų?

Visi naujausi straipsniai →

Patikrą pradėjo nuo vandens ir dažiklių

Techniniame VERID darbe aprašytos trys atvejų studijos su vandeniniais dažiklių tirpalais ir dejonizuotu vandeniu. Tokia aplinka leido tirti optines bei skysčių pernešimo klaidas prieš pereinant prie sudėtingesnių biologinių procesų.

Autoriai išskiria keturias sistemos funkcijas: darbo vietos būsenos patikrą, pagreitintą planuojamų veiksmų modeliavimą, išsamius eksperimento įrašus ir kontroliuojamą vykdymą. Būsena išlieka tarp atskirų komandų blokų, todėl robotas nepradeda kiekvienos užduoties neturėdamas ankstesnių veiksmų istorijos.

Šis principas svarbus po nesėkmingo veiksmo. Jei dalis skysčio jau perkelta, pakartojus visą procedūrą nuo pradžių tūriai nebeatitiktų pradinio plano. Išsaugoti duomenys leidžia nustatyti, kuriame etape sustota, ir parengti tolesnius veiksmus pagal tikrąją būseną.

Darbo autoriai taip pat aptaria įprastos automatizacijos ribą: iš anksto užprogramuota seka gali greitai kartoti patikrintą procedūrą, tačiau sunkiau prisitaiko prie naujos informacijos. VERID bandoma suteikti agentui patikimą tarpinį sluoksnį tarp jo pasiūlyto plano ir fizinio įrenginio.

Laboratorijų automatizavimas papildo platesnius DI taikymo moksliniuose tyrimuose darbus. Šiuo atveju tikrinamas ne vien modelio atsakymas, bet ir tai, ar jo nurodymą galima įvykdyti turimais indais, skysčiais bei įranga.

Bandymo mastas čia itin svarbus: darbas su dažiklių tirpalais ir vandeniu leidžia patikrinti valdymo logiką, bet neįrodo, kad sistema jau saugiai atliktų bet kokį biologinį eksperimentą. Tikrose laboratorijose procedūras riboja ne tik robotų mechanika, bet ir mėginių užteršimo, reagentų stabilumo bei darbuotojų saugos reikalavimai. Tolimesniems bandymams reikės parodyti, kaip tie apribojimai įtraukiami į automatinio planavimo sistemą.