Cristian Ponce droeg een Indiana Jones-kostuum toen hij zijn mede-oprichter Théo Schäfer ontmoette. Het was op een Halloween-feest in 2023, georganiseerd door Entrepreneur First, een startup-programma dat oprichters aan elkaar laat kennismaken voordat ze een idee lanceren.
Het klikte tussen de twee, herinnert Ponce zich. Schäfer had aan het MIT gestudeerd met een master in autonome onderwaterrobots en werkte bij NASA’s Jet Propulsion Lab om de manen van Jupiter te onderzoeken op buitenaards leven. ‘Gekke dingen,’ grijnst Ponce. “Ik kwam van Cal Tech en deed bio-engineering”, waar hij aan E. coli werkte.
De twee kregen een band door verhalen over het saaie leven als laboratoriumtechnicus. Ponce (foto linksboven) klaagde vooral over al het handwerk dat bij genetische manipulatie betrokken is. De eenvoudige laboratoriumtechnicus kan uren doorbrengen met een wetenschappelijke spuit-‘pipet’, waarmee hij vloeistoffen handmatig van buis naar buis verplaatst.
Pogingen om het proces te automatiseren zijn niet van de grond gekomen omdat de robots die dit kunnen doen gespecialiseerd en duur zijn en speciale programmeervaardigheden vereisen. Elke keer dat de wetenschappers de parameters van een experiment moeten veranderen – en dat is altijd het geval – moeten ze wachten tot de programmeur de bot heeft geprogrammeerd, er fouten in heeft gemaakt, enzovoort. In de meeste gevallen is het eenvoudiger, goedkoper en nauwkeuriger om een mens te gebruiken.
Het bedrijf dat ze oprichtten, Tetsuwan Scientific, wilde dit probleem aanpakken door goedkopere white label laboratoriumrobots aan te passen.
Maar toen, in mei 2024, keken de medeoprichters naar de productlancering van OpenAI met meerdere modellen (degene die heeft Scarlett Johansson afgevinkt met een klankachtige stem). OpenAI liet mensen zien die tegen het model praatten.
Het was de ontbrekende schakel die Tetsuwan Scientific nodig had. „We kijken naar deze waanzinnige, baanbrekende vooruitgang van grote taalmodellen vlak voor onze ogen, hun wetenschappelijke redeneervermogen“, zei Ponce.
Na de demo startte Ponce GPT 4 op en liet het een afbeelding van een DNA-gel zien. Het model interpreteerde niet alleen met succes wat het beeld was, het identificeerde ook daadwerkelijk een probleem: een onbedoeld DNA-fragment dat bekend staat als een primerdimeer. Vervolgens werd een zeer gedetailleerd wetenschappelijk voorstel gedaan over de oorzaak ervan en hoe de omstandigheden konden worden gewijzigd om dit te voorkomen.
Het was een ‘gloeilampmoment’, beschreef Ponce, waarbij LLM-modellen al in staat waren wetenschappelijke resultaten te diagnosticeren, maar ‘geen fysieke macht hadden om de suggesties die ze doen daadwerkelijk uit te voeren’.
De medeoprichters waren niet de enigen die het gebruik van AI bij wetenschappelijke ontdekkingen onderzochten. Robotic AI-wetenschappers zijn terug te voeren op 1999 met Ross Kings robot “Adam & Eve”Maar echt geschopt uit met een serie van academische artikelen vanaf 2023.
Maar het probleem, zo bleek uit het onderzoek van Tetsuwan, was dat er geen software bestond die de wetenschappelijke intentie – waar het experiment naar op zoek is – ‘vertaalde’ naar robotachtige uitvoering. De robot kan bijvoorbeeld op geen enkele manier de fysieke eigenschappen begrijpen van de vloeistoffen die hij pipettert.
“Die robot heeft niet de context om het te weten. Misschien is het een stroperige vloeistof. Misschien gaat het kristalliseren. Dus we moeten het vertellen”, zei hij. Audio-LLM’s, met hallucinaties die door RAG worden onderdrukt, kunnen werken met dingen ‚die moeilijk te coderen zijn‘.
De robots van Tetsuwan Scientific zijn niet mensachtig. Zoals de foto laat zien, is het een vierkante glasstructuur. Maar ze zijn gebouwd om resultaten te evalueren en zelf wijzigingen aan te brengen, net zoals een mens zou doen. Dit omvat het bouwen van software en sensoren zodat de robots zaken als kalibratie, karakterisering van de vloeistofklasse en andere eigenschappen kunnen begrijpen.
Tetsuwan Scientific heeft momenteel een alfaklant, La Jolla Labs, een biotechbedrijf dat werkt aan RNA-therapeutische medicijnen. De robots helpen bij het meten en bepalen van de effectiviteit van de dosering. Het haalde ook $2,7 miljoen op in een overingeschreven pre-seed-ronde onder leiding van 2048 Ventures, waaraan Carbon Silicon, Everywhere Ventures en enkele invloedrijke biotech-engelinvesteerders deelnamen.
Ponce’s ogen lichten op als hij vertelt over de uiteindelijke bestemming van dit werk: onafhankelijke AI-wetenschappers die kunnen worden gebruikt om de hele wetenschappelijke methode te automatiseren, van hypothese tot herhaalbare resultaten.
“Het is het gekste waar we aan kunnen werken. Elke technologie die de wetenschappelijke methode automatiseert, is de katalysator voor hyperbolische groei”, zegt hij.
Hij is niet de enige die er zo over denkt. Anderen die zich bezighouden met AI-wetenschappers zijn onder meer organisaties met winstoogmerk ToekomstHuis en gevestigd in Seattle Aardappel.
