AI为核心的“虚拟实验室”创建，旨在解决复杂问题并提高科研效率

　　美国斯坦福大学医学院团队开发出一种名为“虚拟实验室”的创新工具。该系统以人工智能（AI）为核心，结合跨学科科学家团队，旨在解决复杂问题并加速科学发现进程，可在多领域极大提高科研效率。相关论文29日发表于《自然》杂志。

　　“虚拟实验室”的运作模式与现实实验室类似：人类科学家提出研究问题后，由人工智能首席研究员（AI PI）主导项目。AI PI再根据课题需求生成多领域代理团队，例如在疫苗研发中，系统生成了免疫学、计算生物学和机器学习等领域的代理。每个项目还配备专门的“评论家”代理，负责批判性评估和提醒潜在风险。团队为虚拟科学家配备了“阿尔法折叠”等蛋白质建模工具，支持其进行创造性分析，并允许代理提出工具需求以完善研究框架。

　　“虚拟实验室”的运行效率远超传统模式。其会议和讨论在秒级内完成，且多线程并行进行，无需休息或资源消耗。人类团队仅在预算限制和项目方向上进行宏观指导，干预率低于1%，确保AI的自主创造力。所有虚拟交互均通过记录系统存档，便于人类实时跟踪并在必要时调整方向。

　　该系统已在疫苗设计中展现出很大的潜力。例如，面对病毒新变种挑战，AI团队摒弃传统抗体方案，选择更小型的纳米抗体作为设计方向。实验验证显示，AI设计的纳米抗体不仅结构稳定，与病毒刺突蛋白的结合能力优于现有抗体，且具备跨变种有效性——既可针对原始株，亦能有效结合新变种。研究团队正将实验数据反馈至系统，以迭代优化分子设计。

　　除疫苗领域外，团队还开发了数据分析型代理，用于重新评估已发表论文的复杂数据集。团队表示，传统科研中不同背景专家的协作与当前AI代理技术的进步，共同催生了这一突破性尝试。而其表现出的深度挖掘能力，往往能揭示传统研究中未能触及的新发现，标志着“虚拟实验室”在多学科应用中的广阔前景。