Учёные создали ИИ для управления оптическими пинцетами, ускорив эксперименты в десятки раз

Платформа SmartTrap впервые объединила машинное зрение, глубокое обучение и наноманипуляции, что позволяет полностью автоматизировать взаимодействие с отдельными молекулами и клетками без участия оператора

Исследователи из Университета Гётеборга и Технологического университета Чалмерса создали модель искусственного интеллекта, способную полностью самостоятельно управлять оптическими пинцетами — инструментом для захвата и перемещения объектов вплоть до отдельных молекул ДНК и клеток. Результаты работы опубликованы в журнале Nature Methods.

Оптические пинцеты применяют сфокусированные лазерные лучи для удержания и перемещения частиц. За развитие этой технологии Артур Ашкин (Arthur Ashkin) был удостоен Нобелевской премии по физике в 2018 году.

Ранее такие установки требовали постоянного участия обученного оператора: он настраивал параметры, проводил измерения и вручную запускал последовательности экспериментов. Это ограничивало скорость работы и создавало вариативность между различными исследователями.

Созданная 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 самостоятельно захватывает частицы, позиционирует их с нанометровой точностью в трех измерениях, проводит измерения и подает новые образцы без человеческого вмешательства.

В испытаниях система сортировала и анализировала сотни частиц в час. Она проводила 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 жесткость эритроцитов и картировала силы электростатического взаимодействия между наночастицами при различных концентрациях соли.

По словам руководителя исследования Джованни Вольпе (Giovanni Volpe), по скорости и стабильности SmartTrap сопоставима или превосходит опытного оператора, при этом способна функционировать непрерывно и без снижения эффективности. Для человека выполнение аналогичного объема экспериментов заняло бы значительно больше времени и было бы ограничено усталостью и вариативностью действий.

Авторы подчеркивают, что система разработана на открытом программном обеспечении и предназначена как масштабируемая платформа для лабораторий. По мере развития «умной» микроскопии подобные автономные системы могут кардинально изменить организацию экспериментальной науки, переведя ее к модели непрерывного автоматизированного исследования.