Podcast guest: Robotic labs could accelerate scientific AI
In a discussion about applying AI to biology, chemistry and drug discovery, participants said progress in these fields has not yet matched what they have seen in software engineering. In their view, robotic labs matter both for increasing the volume of experiments and for generating data that can support the next generation of scientific AI models. They also connected a faster “model — experiment — data” loop with the possibility of faster progress.
One speaker suggested that shortening experiment cycles while applying models more often could have a multiplicative effect. Another said that if AI designs more drugs, more candidates will need to be tested, which will likely require physical infrastructure. Experiments in that infrastructure would also generate valuable data, the speaker said. They argued that labs should be built from scratch: in their view, existing CROs are difficult to refit after decades of operating differently, and many do not hire AI researchers or robotics specialists. The discussion also linked the need to develop robotic labs with reshoring this capacity from China.
Гость подкаста: роботизированные лаборатории могут ускорить развитие научного ИИ
В разговоре о применении ИИ в биологии, химии и разработке лекарств участники отметили, что прогресс в этих областях пока не достиг уровня, наблюдаемого в разработке программного обеспечения. По их мнению, роботизированные лаборатории важны и для наращивания объёма экспериментов, и для формирования данных, которые помогут создавать новые научные модели ИИ. Участники также связали ускорение цикла «модель — эксперимент — данные» с возможным более быстрым прогрессом.
Один из собеседников предположил, что сокращение времени эксперимента и более частое применение моделей могут дать мультипликативный эффект. Другой отметил, что если ИИ будет проектировать больше лекарств, потребуется тестировать больше кандидатов, что, вероятно, потребует физической инфраструктуры. По его словам, эксперименты в такой инфраструктуре одновременно создадут ценные данные. Он также высказал мнение, что лаборатории следует создавать с нуля: действующим CRO, по его оценке, трудно перестроить бизнес, десятилетиями работающий по другой модели, а многие из них не нанимают исследователей ИИ и специалистов по робототехнике. В разговоре необходимость развивать роботизированные лаборатории также связали с возвращением таких возможностей из Китая.