上海交大AI实验室自主做生物实验 登《自然》
上海交通大学计算机学院IPADS实验室陈海波、王肇国团队，与化学化工学院、变革性分子前沿科学中心樊春海、王飞团队合作，依托张江高等研究院DNA存储研究中心开展研究，在最新一期《自然》杂志发表成果：团队构建了AI原生科学实验室AutoDNA装置，能够自主完成分子生物学实验操作，论文还获得《自然》官网首页头条重点报道。
目前已有的AI自主科学实验室大多采用“外挂式”架构：由专家预先配置仪器、规定实验流程和设定优化规则，人工智能只接入文献检索、方案生成或数据分析等局部环节。这种架构虽然能提升单个环节的效率，却难以适应生物分子实验流程复杂、仪器类型多样，以及对实时执行、环境稳定和操作精度要求严格的特点。
AutoDNA采用AI原生架构，通过模型、实验与仪器协同设计来破解上述难题。针对实验流程复杂的问题，系统构建了面向实验的多智能体架构，将任务分解为文献检索、试剂选择、方案设计、代码生成、硬件执行、结果分析和迭代优化等环节，由多个专业智能体协同完成，使模型能够贯通设计、实验到优化的全过程，并依据实验结果持续调整后续方案。
针对仪器种类多、跨设备协作困难的问题，AutoDNA把各类仪器的能力提炼为适合模型理解和调用的“原子服务”，用自然语言说明和统一代码接口告知模型每台设备能做什么、如何调用，模型据此组合设备能力，生成、检查和修正跨设备控制代码，把数字世界的实验设计转化为物理世界的仪器操作。系统还结合高精度自动化硬件与实验执行调度体系，实现微米级定位和微升级液体处理，并集成了基于OpenHarmony操作系统的控制终端。
目前，AutoDNA已在核酸检测、酶促DNA合成、癌症检测等场景完成应用验证。这一成果使自主实验能够覆盖需要微米级定位和微升级液体处理的复杂生物分子实验场景，为人工智能深度参与科学研究提供了新的平台范式。
编译自 IT之家，原标题：“上海交大构建 AI 原生科学实验室 AutoDNA 装置：实现自主分子生物学实验操作，成果登《自然》”
