Исследователи из Университета Гётеборга и Технологического университета Чалмерса представили модель искусственного интеллекта, способную полностью автономно управлять оптическими пинцетами. Это уникальный инструмент, позволяющий захватывать и перемещать микроскопические объекты — вплоть до отдельных молекул ДНК и живых клеток. Результаты научной работы опубликованы в авторитетном журнале Nature Methods.
Технология оптических пинцетов базируется на использовании сфокусированных лазерных лучей, которые способны удерживать и направлять частицы в пространстве. За фундаментальный вклад в развитие этой области Артур Ашкин (Arthur Ashkin) был удостоен Нобелевской премии по физике в 2018 году.
Традиционно подобные установки требовали присутствия квалифицированного оператора. Специалисту приходилось постоянно настраивать параметры оборудования, следить за ходом измерений и вручную запускать каждый этап эксперимента. Такой подход существенно ограничивал пропускную способность исследований и вносил субъективную погрешность, зависящую от квалификации и внимательности ученого.
Новая система, получившая название SmartTrap, исключает человеческий фактор из процесса. Разработка объединяет передовые алгоритмы глубокого обучения, системы компьютерного зрения, управляющую электронику и микрофлюидику в единый замкнутый контур. ИИ самостоятельно выполняет захват частиц, позиционирует их с нанометровой точностью в трех измерениях, проводит необходимые измерения и подает новые образцы для анализа без какого-либо вмешательства со стороны человека.
В ходе проведенных тестов SmartTrap продемонстрировала впечатляющую производительность, сортируя и изучая сотни частиц в час. Система успешно справилась с растяжением молекул ДНК — одной из самых трудоемких задач в биофизике, выполняя порядка 10–15 экспериментов за час. Кроме того, автоматика эффективно измеряла механическую жесткость эритроцитов и определяла силы электростатического взаимодействия между наночастицами при различных концентрациях соли.
Джованни Вольпе, руководитель научной группы, отметил, что по скорости и стабильности SmartTrap не уступает, а зачастую и превосходит опытных исследователей. При этом автоматизированная система способна функционировать непрерывно, что исключает ошибки, связанные с усталостью оператора. Аналогичный объем работы при ручном управлении потребовал бы от ученых в десятки раз больше времени.
Авторы проекта подчеркивают, что SmartTrap базируется на открытом программном обеспечении и спроектирована как масштабируемая платформа для широкого внедрения в лабораторную практику. По мере развития подобных технологий «умной» микроскопии подход к экспериментальной науке может кардинально измениться, переходя к формату непрерывных автоматизированных исследований.
