【Google也在推进自主湿实验室，已实现智能体与机器人闭环】

10 月 16 日，#Google# 发布一篇技术博客，介绍搭建自主湿实验室的进展。团队希望让 AI 智能体设计分子、安排实验、分析结果，再根据反馈调整下一轮方案。在其中一项研究中，他们已经找到了能紧密结合实体瘤相关靶点的蛋白质分子。

这项工作由科学家安娜丽莎·波洛斯基牵头，包括机器人操作、分子筛选和蛋白质设计三项研究，目前还没有全部打通。

相比 #AlphaFold# 等预测模型，此次，Google 把更多精力放到了实验上：一个分子在计算机里看起来有用，到了实验台上未必如此；怎样尽快发现问题，再决定下一步做什么，正在成为 AI 科研需要补上的一环。

Google 的目标并不止于让智能体做实验。按照团队的设想，模型在庞大的分子空间中提出候选，智能体通过实验设备完成测试，实验读数再回流给模型，形成一个“自我改进搜索”（self-improving search）的闭环，智能体在其中逐步“学会如何学习”。

让实验结果反过来改进模型本身，Google 把递归自我改进（RSI）的循环搬进了湿实验室，用真实的生物学反馈驱动它运转。

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