News: Kollege Roboter an der Forschungsfront
Als Diplomand, Doktorand oder Laborant in einem biologischen Labor fühlt man sich mitunter wie ein Roboter. Ist es da verwunderlich, wenn nun echte Automaten sich anschicken, die Forschungsarbeit zu übernehmen? Angefangen mit dem Aufstellen von Hypothesen bis hin zur Auswertung und Interpretation der Daten.
© (Ausschnitt)
Schneller, billiger, kleiner – automatisiert. In fast allen Bereichen des Lebens haben Computer und rechnergesteuerte Roboter die Ausführung von Routineaufgaben übernommen, so auch in biologischen Forschungslabors. Holte sich vor zwanzig Jahren noch ein Mensch dicke Daumen vom Pipettieren, wenn er beispielsweise ein Gen sequenzieren wollte, so erledigen inzwischen automatische Systeme die gleiche Arbeit in einem Bruchteil der Zeit und zugleich mit Hunderten von Genen.
Bestes Beispiel dafür ist das Human Genome Project, in dem ohne Roboter noch viele Generationen von Forschern ihre Lebensaufgabe gefunden hätten. Nicht die Gewinnung von Daten stellt Wissenschaftler heutzutage vor Probleme, sondern deren Auswertung und Interpretation. In einem Wust von Zahlen und Kurven kommen sie nicht mehr dazu, ihren Ergebnissen eine Bedeutung zuzuordnen.
Das könnte demnächst anders werden, prognostizieren Biologen und Informatiker um Stephen Oliver von der University of Manchester. Rettung verspricht nach Vorstellung des Teams mal wieder ein Robotersystem. Doch anders als seine bereits im Dienst stehenden elektronischen Kollegen kann der Neue nicht nur Experimente ausführen – er stellt darüber hinaus selbstständig Hypothesen auf, wählt die geeignetsten Experimente aus und wertet die Resultate aus.
Zumindest an einem wissenschaftlichen Modellproblem hat der Prototyp sich bereits bewährt. Der Testfall bestand aus einem Satz biochemischer Reaktionen für die Synthese aromatischer Aminosäuren und einiger Gene, die den Code für die notwendigen Enzyme der Synthesewege enthielten. Mit diesem Hintergrundwissen sollte der Roboter Hypothesen aufstellen, welches Gen für welche Reaktion benötigt wird.
Dazu mussten die Forscher die Informationen zunächst in eine logische Formelsprache übersetzen und ein Prolog-Programm für deren Verarbeitung schreiben. Hatte der Roboter einen Satz Hypothesen gefunden, führte er mit Hilfe der üblichen Laborautomaten an Hefezellen die geeigneten Experimente durch, um den am besten passenden Ansatz auszuwählen. In mehreren Durchgängen überprüfte und verwarf er so verschiedene Zuordnungen von Genen und Reaktionen, bis er schließlich die Lösung gefunden hatte oder dies zumindest glaubte.
Dass der Laborroboter mit seiner Wahl gar nicht so schlecht lag, zeigten Oliver und seine Kollegen, indem sie ihn gegen verschiedene simulierte Strategien für das Vorgehen antreten ließen. Eine davon wählte die Experimente zufällig aus, eine zweite suchte nach den billigsten Versuchen, und schließlich durften sich auch Doktoranden der Biologie und der Computerwissenschaft mit der künstlichen Intelligenz messen. Es stellte sich heraus, dass einzig die Menschen dem neuen Roboter ebenbürtig waren. Im Vergleich zu dem Zufallsprinzip oder der Billigvariante waren sie zieldirekter, verbrauchten weniger finanzielle Mittel und erhielten genauere Ergebnisse.
Verdrängt der Roboter den Menschen also demnächst vollständig aus den Labors? Wohl kaum. Vorher muss er noch beweisen, dass er auch bei wirklich komplexen Systemen, die eine Vielzahl verschiedener Synthesenetzwerke umfassen, den Durchblick behält. Bewährt er sich dann bei Fragestellungen, deren Antworten – anders als in dem Modell mit den Aminosäuren – bislang unbekannt sind, könnte er seine Nischen finden in der Forschung. Die Wissenschaftler um Oliver denken da beispielsweise an die Suche nach medizinischen Wirkstoffen oder chemische Synthesen mit Lasern, die teilweise so schnell ablaufen, dass Menschen einfach zu langsam sind, um in die Reaktionen einzugreifen.
Somit bleibt wieder die Routine an der Maschine hängen, dann aber durch ein wenig Geistesarbeit aufgewertet. Die menschlichen Forscher sollen dadurch mehr freie Zeit erhalten, um "die hochwertigen kreativen Sprünge zu machen", bei denen sie den Robotern weiterhin überlegen sind, schreiben die Wissenschaftler. Auf den genialen Professor Robot müssen wir wohl noch lange warten.
Bestes Beispiel dafür ist das Human Genome Project, in dem ohne Roboter noch viele Generationen von Forschern ihre Lebensaufgabe gefunden hätten. Nicht die Gewinnung von Daten stellt Wissenschaftler heutzutage vor Probleme, sondern deren Auswertung und Interpretation. In einem Wust von Zahlen und Kurven kommen sie nicht mehr dazu, ihren Ergebnissen eine Bedeutung zuzuordnen.
Das könnte demnächst anders werden, prognostizieren Biologen und Informatiker um Stephen Oliver von der University of Manchester. Rettung verspricht nach Vorstellung des Teams mal wieder ein Robotersystem. Doch anders als seine bereits im Dienst stehenden elektronischen Kollegen kann der Neue nicht nur Experimente ausführen – er stellt darüber hinaus selbstständig Hypothesen auf, wählt die geeignetsten Experimente aus und wertet die Resultate aus.
Zumindest an einem wissenschaftlichen Modellproblem hat der Prototyp sich bereits bewährt. Der Testfall bestand aus einem Satz biochemischer Reaktionen für die Synthese aromatischer Aminosäuren und einiger Gene, die den Code für die notwendigen Enzyme der Synthesewege enthielten. Mit diesem Hintergrundwissen sollte der Roboter Hypothesen aufstellen, welches Gen für welche Reaktion benötigt wird.
Dazu mussten die Forscher die Informationen zunächst in eine logische Formelsprache übersetzen und ein Prolog-Programm für deren Verarbeitung schreiben. Hatte der Roboter einen Satz Hypothesen gefunden, führte er mit Hilfe der üblichen Laborautomaten an Hefezellen die geeigneten Experimente durch, um den am besten passenden Ansatz auszuwählen. In mehreren Durchgängen überprüfte und verwarf er so verschiedene Zuordnungen von Genen und Reaktionen, bis er schließlich die Lösung gefunden hatte oder dies zumindest glaubte.
Dass der Laborroboter mit seiner Wahl gar nicht so schlecht lag, zeigten Oliver und seine Kollegen, indem sie ihn gegen verschiedene simulierte Strategien für das Vorgehen antreten ließen. Eine davon wählte die Experimente zufällig aus, eine zweite suchte nach den billigsten Versuchen, und schließlich durften sich auch Doktoranden der Biologie und der Computerwissenschaft mit der künstlichen Intelligenz messen. Es stellte sich heraus, dass einzig die Menschen dem neuen Roboter ebenbürtig waren. Im Vergleich zu dem Zufallsprinzip oder der Billigvariante waren sie zieldirekter, verbrauchten weniger finanzielle Mittel und erhielten genauere Ergebnisse.
Verdrängt der Roboter den Menschen also demnächst vollständig aus den Labors? Wohl kaum. Vorher muss er noch beweisen, dass er auch bei wirklich komplexen Systemen, die eine Vielzahl verschiedener Synthesenetzwerke umfassen, den Durchblick behält. Bewährt er sich dann bei Fragestellungen, deren Antworten – anders als in dem Modell mit den Aminosäuren – bislang unbekannt sind, könnte er seine Nischen finden in der Forschung. Die Wissenschaftler um Oliver denken da beispielsweise an die Suche nach medizinischen Wirkstoffen oder chemische Synthesen mit Lasern, die teilweise so schnell ablaufen, dass Menschen einfach zu langsam sind, um in die Reaktionen einzugreifen.
Somit bleibt wieder die Routine an der Maschine hängen, dann aber durch ein wenig Geistesarbeit aufgewertet. Die menschlichen Forscher sollen dadurch mehr freie Zeit erhalten, um "die hochwertigen kreativen Sprünge zu machen", bei denen sie den Robotern weiterhin überlegen sind, schreiben die Wissenschaftler. Auf den genialen Professor Robot müssen wir wohl noch lange warten.
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