Учёные научили ИИ управлять оптическими пинцетами: автономная система ускорила биофизические эксперименты в десятки раз

Исследователи из Университета Гётеборга и Технологического университета Чалмерса разработали модель искусственного интеллекта, способную полностью автономно управлять оптическими пинцетами — инструментом для захвата и перемещения объектов размером вплоть до отдельных молекул ДНК и клеток. Работа опубликована в журнале Nature Methods.

Оптические пинцеты используют сфокусированные лазерные лучи для удержания и перемещения частиц. За развитие этой технологии Артур Ашкин (Arthur Ashkin) получил Нобелевскую премию по физике в 2018 году.

До сих пор такие установки требовали постоянного участия обученного оператора: он настраивал параметры, выполнял измерения и вручную запускал последовательности экспериментов. Это ограничивало скорость работы и вносило вариативность между разными исследователями.

Разработанная система под названием SmartTrap устраняет эту зависимость. Она объединяет анализ изображений, алгоритмы глубокого обучения, управляющую электронику и систему микрофлюидики в единый замкнутый контур. В результате ИИ сам захватывает частицы, позиционирует их с нанометровой точностью в трёх измерениях, проводит измерения и подаёт новые образцы без вмешательства человека.

В тестах система сортировала и анализировала сотни частиц в час. Она выполняла одиночные эксперименты по растяжению молекул ДНК — одну из наиболее сложных процедур в биофизике — со скоростью около 10–15 экспериментов в час. Также система измеряла механическую жёсткость эритроцитов и картировала силы электростатического взаимодействия между наночастицами при разных концентрациях соли.

По словам руководителя исследования Джованни Вольпе (Giovanni Volpe), по скорости и стабильности SmartTrap сравнима или превосходит опытного оператора, при этом способна работать непрерывно и без снижения эффективности. Для человека аналогичный объём экспериментов занял бы в разы больше времени и был бы ограничен усталостью и вариативностью действий.

Авторы подчёркивают, что система создана на открытом программном обеспечении и рассчитана как масштабируемая платформа для лабораторий. По мере развития «умной» микроскопии подобные автономные системы могут радикально изменить организацию экспериментальной науки, переведя её к модели непрерывного автоматизированного исследования.