Ученые из Гётеборгского университета и Технологического университета Чалмерса представили инновационную ИИ-модель, способную взять на себя все этапы управления оптическими пинцетами — высокотехнологичными инструментами, позволяющими манипулировать объектами на молекулярном уровне, включая цепи ДНК. Подробное описание разработки опубликовано в авторитетном научном издании Nature Methods.
В основе оптического пинцета лежит способность сфокусированного лазерного излучения захватывать и перемещать микрочастицы. Данная технология, за которую Артур Эшкин был удостоен Нобелевской премии по физике в 2018 году, традиционно требовала непрерывного контроля со стороны исследователя: от тонкой настройки оборудования до ручного запуска каждой серии испытаний. Подобный подход не только замедлял процесс, но и неизбежно привносил погрешности, связанные с «человеческим фактором».
Платформа SmartTrap кардинально меняет правила игры, превращая установку в автономный комплекс с обратной связью. Система объединяет алгоритмы глубокого обучения, интеллектуальную обработку видеопотока, прецизионную электронику и микрофлюидные модули. В итоге ИИ полностью берет на себя все этапы исследования: от захвата объекта и его точного позиционирования в 3D-пространстве до сбора данных и автоматической замены образцов.
В ходе испытаний система продемонстрировала высокую производительность, обрабатывая сотни частиц в час. Она успешно справилась с растяжением молекул ДНК — одной из самых деликатных задач в биофизике — с частотой до 15 циклов в час. Кроме того, SmartTrap эффективно измеряла механическую жесткость эритроцитов и детально картографировала электростатические взаимодействия наночастиц при вариативном солевом составе среды.
Руководитель проекта Джованни Вольпе отмечает, что SmartTrap не просто конкурирует с профессиональным исследователем по уровню точности и стабильности, но и превосходит его за счет возможности круглосуточной непрерывной работы без потери концентрации. Для человека аналогичный объем задач потребовал бы колоссальных временных затрат и был бы сопряжен с неизбежной утомляемостью.
Разработчики подчеркивают, что проект базируется на принципах открытого программного обеспечения и спроектирован как гибкая, легко масштабируемая платформа для широкого круга лабораторий. Появление подобных интеллектуальных систем знаменует переход экспериментальной науки к формату автономных исследований, что способно ускорить научный прогресс в десятки раз.
Источник: iXBT
