Google пушта AI агенте у лабораторију — грешке открива тек стварни експеримент

Google Research је 16. октобра 2026. у истраживачком прегледу представио три одвојена пројекта у којима AI агенти планирају рад лабораторијског робота или мењају дизајн молекула на основу резултата огледа. У испитивању ДНК аптамера за миоглобин, стопа потврђених погодака после пада у претходном кругу порасла је приближно девет пута. Пресудни подаци стигли су из стварних узорака: рачунарска процена није показала да се многи кандидати везују и за погрешне мете.

Степен аутономије разликује се од пројекта до пројекта. У анализи SXZ раздвојени су роботски огледи са бојом и водом, избор аптамера које су физички испитивали људи и дизајн протеинских везивача накнадно проверених на квасцу. Симулација је у првом пројекту зауставила неизводљиву команду роботу, али су друга одступања постала видљива тек на снимку или при очитавању плоче. Истраживачки тим тек планира да повеже те засебне делове у јединствену петљу.

Шта је агент урадио у сваком пројекту

Исти назив „лабораторијски агент“ покрива три различита посла. Поређење раздваја његову одлуку, људску интервенцију, улогу рачунарске провере и резултат који је добијен на лабораторијској клупи:

• VERID, роботско руковање течностима: агент саставља поступак, испробава команде у симулацији и прилагођава план. У надзираним извођењима оператер одобрава проверени поступак, а човек је прегледом снимка утврдио узрок једне грешке. Дигитални модел проверава распоред прибора, количине течности и кретање пипете; стварни оглед показао је неравномерно мешање боје и заостајање течности у врховима пипета.
• ДНК аптамери: агенти предлажу секвенце, анализирају очитавања и мењају правила избора. Људи набављају синтетисане молекуле и изводе издвајање и секвенцирање. Рачунарске процене помажу при избору, док огледи са циљним протеином, другим протеинима и магнетним честицама показују да ли је везивање заиста специфично.
• Протеински везивачи за FAP: агент усмерава рачунарски дизајн; у једној варијанти научник одређује ширу стратегију. Предвиђена структура служи за рангирање кандидата, а затим се молекули приказују на квасцу и испитује њихово везивање. Поредак успешности добијен рачунаром није се поклопио са бројем изворних дизајна издвојених у том физичком тесту.

Аптамери: мерење је променило правила дизајна

Петља је најјаснија код аптамера, кратких ДНК молекула који могу да се вежу за протеин. Агент предлаже секвенце, лабораторија их испитује, а резултати секвенцирања враћају се агенту за следећи избор. У раду о аптамерима забележене су стопе потврђених погодака за миоглобин од 10,2, затим 3,7 и на крају 33,5 одсто кроз три круга. Специфичност је прво пала са 75,0 на 19,1 одсто, па се опоравила на 72,4 одсто.

У средњем кругу агенти су давали предност секвенцама са јаким сировим сигналом везивања. Лабораторијске контроле откриле су да се многе од њих лепе и за друге протеине или за магнетне честице без циљног протеина. После тог очитавања агент је потиснуо мотиве повезане са таквим неспецифичним везивањем и предложио другачије структуре. Аутономна је била анализа података и промена правила дизајна; људи су изводили огледе који су дали податке за ту промену.

Код друге мете, алфа тромбина, проблем је био у целој ДНК конструкцији: фиксни делови потребни за лабораторијски поступак ометали су савијање предложених молекула. Агенти су затим укључили те делове у дизајн и изменили структуру нових кандидата. Тај случај показује зашто није довољно оценити само замишљени део молекула: у оглед улази његова пуна, физички синтетисана секвенца.

VERID зауставља лош покрет, али не види сваку течност

VERID користи дигитални модел роботске радне станице као проверу пре физичког покрета. Модел прати положај посуда, запремину у њиховим удубљењима и расположиве врхове пипета. Када је агент предложио да глава са осам канала уђе у преуску посуду, симулација је одбила команду и агент је саставио изводљивији поступак. То је конкретан резултат провере геометрије и стања опреме.

Изводљив покрет, међутим, није гарантовао исправан исход огледа. У једном покушају разређивања боје очитавање је одступило од очекиваног; оператер је на снимку видео густу боју при дну удубљења, где је пипета дозирала течност. После промене положаја врха и начина мешања, резултат разређивања се приближио планираном. Узрок је постао видљив тек када су се очитавање и снимак стварног рада посматрали заједно.

У другом покушају, после успешног проласка кроз симулацију, очитавање плоче показало је систематско одступање концентрације. Додатни оглед је повезао одступање са бојом заосталом на унутрашњим зидовима врхова пипета. Модел је могао да провери да ли је команда физички могућа и да ли има довољно течности, али није описивао тај остатак. Досадашњи приказани роботски огледи користили су боју и деионизовану воду, па је домет такве провере засад ограничен на испитане услове.

Код протеина се рачунарски и лабораторијски поредак разилазе

Трећи пројекат усмерен је на везиваче за FAP, протеин повезан са истраживањима тумора. Поступак скраћује део циљног протеина који рачунар мора изнова да обрађује око места везивања, па агент може да истражи више кандидата у задатом рачунарском буџету. Када је научник одредио стратегију, а агент водио тактички избор, та варијанта је међу упоредивим приступима имала највишу стопу погодака према коришћеној рачунарској оцени.

После рачунарског избора уследила је селекција молекула приказаних на површини квасца. Варијанта која је предњачила по рачунарској оцени дала је мање тачних поклапања са издвојеним лабораторијским кандидатима него варијанта у којој је агент сам бирао стратегију. Издвојени молекули показали су снажно везивање у том облику испитивања, али резултат још не утврђује како ће се понашати као растворљиви протеини или у ширем биолошком огледу.

Следећи корак који је истраживачки тим навео јесте спајање роботске провере поступка са петљом дизајна протеина и лабораторијских мерења. Тек такво повезивање може да покаже како агент мења молекуларне кандидате док управља стварним извођењем огледа. Садашњи резултати већ јасно раздвајају три одлуке: шта машина може безбедно да уради, шта рачунар предвиђа да ће се везати и шта се заиста везало у физичком тесту.

Прочитајте и:

• Carta или Pulley: бесплатан почетак не открива трошак после прве рунде
• ReviewBench мери буку AI рецензената на 219 стварних pull request-ова
• Стварни власник се проверава сваке године — затим тече још 30 дана