Cristian Ponce trug ein Indiana-Jones-Kostüm, als er seinen Mitbegründer Théo Schäfer traf. Es war auf einer Halloween-Party im Jahr 2023, die von Entrepreneur First veranstaltet wurde, einem Startup-Programm, das Gründer einander vorstellt, bevor sie eine Idee vorstellen.
Die beiden verstanden sich gut, erinnert sich Ponce. Schäfer studierte am MIT mit einem Master-Abschluss in autonomen Unterwasserrobotern und arbeitete am Jet Propulsion Laboratory der NASA, um Jupitermonde auf der Suche nach außerirdischem Leben zu erforschen. „Verrücktes Zeug“, lächelt Ponce. „Ich kam von Cal Tech und habe Bioingenieurwesen studiert“, wo ich mit E. coli gearbeitet habe.
Die beiden freundeten sich an, als sie Geschichten über die Plackerei eines Labortechnikers erzählten. Ponce (Bild oben links) beklagte sich insbesondere über die große Handarbeit, die mit der Gentechnik verbunden ist. Der bescheidene Labortechniker kann stundenlang mit einer wissenschaftlichen Spritzenpipette arbeiten und Flüssigkeiten manuell von einem Röhrchen in ein anderes befördern.
Versuche, den Prozess zu automatisieren, scheiterten, da die dafür geeigneten Roboter spezialisiert und teuer sind und besondere Programmierkenntnisse erfordern. Jedes Mal, wenn Wissenschaftler die Parameter eines Experiments ändern mussten – was ständig vorkommt – mussten sie darauf warten, dass der Programmierer den Bot programmiert, debuggt und so weiter. In den meisten Fällen ist es einfacher, kostengünstiger und genauer, einen Menschen einzusetzen.
Das von ihnen gegründete Unternehmen Tetsuwan Scientific beschloss, dieses Problem durch die Modifikation kostengünstiger White-Label-Laborroboter zu lösen.
Doch dann, im Mai 2024, beobachteten die Mitbegründer die Einführung des Multimodellprodukts von OpenAI (das verärgerte Scarlett Johansson mit ähnlicher Stimme). OpenAI zeigte Menschen, die mit dem Modell sprachen.
Es war das fehlende Glied, das Tetsuwan Scientific brauchte. „Wir sehen direkt vor unseren Augen den verrückten, schwindelerregenden Fortschritt großartiger Sprachmodelle und ihrer wissenschaftlichen Argumentationsfähigkeiten“, sagte Ponce.
Nach der Demonstration aktivierte Ponce GPT 4 und zeigte ein Bild eines DNA-Gels. Das Modell konnte nicht nur das Bild erfolgreich interpretieren, sondern auch ein Problem identifizieren – ein unbeabsichtigtes DNA-Fragment, das als Primer-Dimer bekannt ist. Anschließend machte er einen sehr detaillierten wissenschaftlichen Vorschlag darüber, was die Krankheit verursachte und wie man die Bedingungen ändern könnte, um sie zu verhindern.
Ponce beschrieb es als „einen Aha-Moment“, in dem LLM-Modelle bereits in der Lage waren, wissenschaftliche Ergebnisse zu diagnostizieren, aber „keine physische Kraft hatten, um die von ihnen gemachten Vorschläge tatsächlich umzusetzen“.
Die Mitbegründer waren nicht die Einzigen, die den Einsatz von KI in der wissenschaftlichen Forschung erforschten. KI-Roboter können auf Wissenschaftler zurückgeführt werden 1999 mit Ross Kings Roboter „Adam & Eve“Aber wirklich gekickt aus mit einer Serie von wissenschaftliche Arbeiten ab 2023.
Das Problem bestand jedoch, wie Tetsuwans Forschung zeigte, darin, dass es keine Software gab, die die wissenschaftliche Absicht – das Ziel des Experiments – in die Ausführung durch Roboter „übersetzte“. Der Roboter hat beispielsweise keine Möglichkeit, die physikalischen Eigenschaften der Flüssigkeiten, die er pipettiert, zu verstehen.
„Dieser Roboter muss keinen Kontext kennen. Vielleicht ist es eine viskose Flüssigkeit. Vielleicht … wird es kristallisieren. Also müssen wir zählen“, sagte er. Audio-LLMs mit RAG-unterdrückten Halluzinationen können an Dingen arbeiten, „die schwer zu kodieren sind“.
Die Roboter von Tetsuwan Scientific sind nicht humanoid. Wie auf dem Foto zu sehen ist, handelt es sich um eine quadratische Glasstruktur. Aber sie werden so gebaut, dass sie Ergebnisse auswerten und selbstständig Änderungen vornehmen können, so wie es ein Mensch tun würde. Dazu gehört die Entwicklung von Software und Sensoren, damit Roboter Dinge wie Kalibrierung, Charakterisierung von Flüssigkeitsklassen und andere Eigenschaften verstehen können.
Tetsuwan Scientific hat derzeit einen Alpha-Kunden, La Jolla Laboratories, ein Biotechnologieunternehmen, das an therapeutischen RNA-Medikamenten arbeitet. Roboter helfen dabei, die Wirksamkeit der Dosierung zu messen und zu bestimmen. Außerdem sammelte das Unternehmen 2,7 Millionen US-Dollar in einer überzeichneten Pre-Seed-Runde unter der Leitung von 2048 Ventures, an der sich Carbon Silicon, Everywhere Ventures und einige einflussreiche Biotech-Angel-Investoren beteiligten.
Ponces Augen leuchten, wenn er über das ultimative Ziel dieser Arbeit spricht: unabhängige KI-Wissenschaftler, die zur Automatisierung der gesamten wissenschaftlichen Methode eingesetzt werden können, von Hypothesen bis hin zu wiederholbaren Ergebnissen.
„Es ist das Verrückteste, woran wir jemals arbeiten konnten. Jede Technologie, die die wissenschaftliche Methode automatisiert, ist der Katalysator für hyperbolisches Wachstum“, sagt er.
Er ist nicht der Einzige, der so denkt. Andere, die mit KI-Wissenschaftlern zusammenarbeiten, sind gewinnorientierte Organisationen Haus der Zukunft und ansässig in Seattle Kartoffel.
