Cristian Ponce trug ein Indiana-Jones-Kostüm, als er seinen Mitbegründer Théo Schäfer traf. Es war auf einer Halloween-Party im Jahr 2023, die von Entrepreneur First veranstaltet wurde, einem Startup-Programm, das Gründer einander vorstellt, bevor sie eine Idee auf den Markt bringen.
Die beiden verstanden sich gut, erinnert sich Ponce. Schäfer hatte am MIT mit einem Master in autonomen Unterwasserrobotern studiert und im Jet Propulsion Lab der NASA gearbeitet, um Jupiters Monde nach außerirdischem Leben zu untersuchen. „Verrücktes Zeug“, grinst Ponce. „Ich kam von der Cal Tech und habe Bioingenieurwesen studiert“, wo er an E. coli gearbeitet hat.
Die beiden freundeten sich an, als sie Geschichten über die Plackerei eines Labortechnikers erzählten. Ponce (Bild oben links) beklagte sich insbesondere über die große Handarbeit, die mit der Gentechnik verbunden ist. Der einfache Labortechniker kann stundenlang mit einer wissenschaftlichen Spritzenpipette arbeiten und Flüssigkeiten manuell von Röhrchen zu Röhrchen bewegen.
Versuche, den Prozess zu automatisieren, scheiterten, da die dafür geeigneten Roboter spezialisiert und teuer sind und besondere Programmierkenntnisse erfordern. Jedes Mal, wenn die Wissenschaftler die Parameter eines Experiments ändern müssen – und das ist immer der Fall – müssen sie darauf warten, dass der Programmierer den Bot programmiert, debuggt und so weiter. In den meisten Fällen ist es einfacher, kostengünstiger und präziser, einen Menschen einzusetzen.
Das von ihnen gegründete Unternehmen Tetsuwan Scientific wollte dieses Problem angehen, indem es kostengünstigere White-Label-Laborroboter modifizierte.
Doch dann, im Mai 2024, verfolgten die Mitbegründer die Produkteinführung mehrerer Modelle von OpenAI (die, die Scarlett Johansson mit einer klangähnlichen Stimme verärgerte). OpenAI zeigte Menschen, die mit dem Modell sprachen.
Es war das fehlende Glied, das Tetsuwan Scientific brauchte. „Wir sehen diesen verrückten, halsbrecherischen Fortschritt großer Sprachmodelle direkt vor unseren Augen, ihre wissenschaftlichen Argumentationsfähigkeiten“, sagte Ponce.
Nach der Demo startete Ponce GPT 4 und zeigte ihm ein Bild eines DNA-Gels. Das Modell interpretierte das Bild nicht nur erfolgreich, sondern identifizierte tatsächlich ein Problem – ein unbeabsichtigtes DNA-Fragment, das als Primer-Dimer bekannt ist. Anschließend wurde ein sehr detaillierter wissenschaftlicher Vorschlag zu den Ursachen und zur Änderung der Bedingungen zur Vorbeugung vorgelegt.
Ponce beschrieb es als „einen Aha-Moment“, als LLM-Modelle bereits in der Lage waren, wissenschaftliche Ergebnisse zu diagnostizieren, aber „keine physische Kraft hatten, um die Vorschläge, die sie machen, tatsächlich umzusetzen“.
Die Mitbegründer waren nicht die Einzigen, die den Einsatz von KI in wissenschaftlichen Entdeckungen untersuchten. Auf Roboter-KI-Wissenschaftler lässt sich zurückführen 1999 mit Ross Kings Roboter „Adam & Eve“Aber wirklich gekickt aus mit einer Serie von wissenschaftliche Arbeiten ab 2023.
Tetsuwans Forschung zeigte jedoch, dass das Problem darin bestand, dass es keine Software gab, die die wissenschaftliche Absicht – also das, wonach das Experiment sucht – in die robotergestützte Ausführung „übersetzte“. Beispielsweise hat der Roboter keine Möglichkeit, die physikalischen Eigenschaften der Flüssigkeiten, die er pipettiert, zu verstehen.
„Dieser Roboter hat nicht den Kontext, um es zu wissen. Vielleicht ist es eine viskose Flüssigkeit. Vielleicht … wird es sich herauskristallisieren. Also müssen wir es erzählen“, sagte er. Audio-LLMs, deren Halluzinationen durch RAG unterdrückt werden, können mit Dingen arbeiten, „die schwer zu programmieren sind“.
Die Roboter von Tetsuwan Scientific sind nicht humanoid. Wie das Foto zeigt, handelt es sich um eine quadratische Glasstruktur. Aber sie sind so konzipiert, dass sie Ergebnisse auswerten und selbstständig Änderungen vornehmen können, so wie es ein Mensch tun würde. Dazu gehört die Entwicklung von Software und Sensoren, damit die Roboter Dinge wie Kalibrierung, Flüssigkeitsklassencharakterisierung und andere Eigenschaften verstehen können.
Tetsuwan Scientific hat derzeit einen Alpha-Kunden, La Jolla Labs, ein Biotech-Unternehmen, das an therapeutischen RNA-Medikamenten arbeitet. Die Roboter helfen dabei, die Wirksamkeit der Dosierung zu messen und zu bestimmen. Außerdem sammelte das Unternehmen 2,7 Millionen US-Dollar in einer überzeichneten Pre-Seed-Runde unter der Leitung von 2048 Ventures, an der sich Carbon Silicon, Everywhere Ventures und einige einflussreiche Biotech-Angel-Investoren beteiligten.
Ponces Augen leuchten, wenn er über das ultimative Ziel dieser Arbeit spricht: unabhängige KI-Wissenschaftler, die zur Automatisierung der gesamten wissenschaftlichen Methode eingesetzt werden können, von der Hypothese bis hin zu wiederholbaren Ergebnissen.
„Es ist das Verrückteste, woran wir überhaupt arbeiten können. Jede Technologie, die die wissenschaftliche Methode automatisiert, ist der Katalysator für hyperbolisches Wachstum“, sagt er.
Er ist nicht der Einzige, der so denkt. Zu den weiteren Wissenschaftlern, die sich mit KI befassen, gehören gemeinnützige Organisationen FutureHouse und mit Sitz in Seattle Kartoffel.