瑞典查尔姆斯理工大学开发自主AI科学家系统，实现生物实验物理闭环

瑞典查尔姆斯理工大学的研究人员开发出一套自主人工智能系统，能够独立设计、执行和验证生物实验。该系统与名为“Eve”的机器人实验室科学家协同工作，无需持续的人工干预即可生成和验证新的生物学发现。这标志着人工智能在科学研究中正从单纯的数据分析工具，向科学发现过程中的主动参与者转变。

该AI系统能够自主完成提出假设、设计实验方案、控制物理机器人运行测试以及分析数据得出结论的全流程。其工作流涵盖了从文献回顾、假设生成到液体处理和数据分析的整个科学方法闭环。参与该项目的研究人员 Ievgeniia Tiukova 指出，该AI主动生成新科学知识，而非仅作为人类研究人员的决策支持工具。

实现这种高度自主性的核心机制在于物理世界的闭环控制。系统控制机器人和仪器的编排软件由AI自身编程生成，使其能够根据实时实验反馈调整物理动作。这种机制允许AI从一次实验的结果中学习，并立即调整下一次实验的参数，将AI从单纯的计算分析工具提升为能够干预物理实验室的自主智能体。

在底层技术支撑上，该系统利用大语言模型和专门的科学知识图谱来理解生物学问题的上下文，从而实现类似人类科学推理的独立运作。这建立在多年实验室自动化和机器学习研究基础上，超越了早期需要大量人工编程的机器人科学家。

为了应对真实物理环境中的不确定性，系统依赖结构化生物数据库和实验室环境的实时传感器反馈。当检测到异常（如温度波动）时，AI能够动态重写实验代码进行补偿。这种自我纠错机制确保了即使物理硬件出现轻微操作漂移，科学方法仍能得以维持，展示了系统在自动化湿实验室中的鲁棒性。

在实际应用方面，该系统可用于识别新生物化合物并验证其效果，有望加速药物发现和材料科学领域的研究。通过机器人的高精度操作和数字参数记录，其实验数据比人工试验更具可重复性，为解决现代生物学中的可重复性危机提供了技术路径。

尽管具备高度自主性，研究团队强调该系统旨在与人类科学家协作。人类负责高层概念化、伦理考量及发现的广泛影响，而AI的发现需经人类专家同行评审。这种定位明确了当前技术阶段下人机分工的边界，在推动科研范式变革的同时，保留了科学研究的伦理和安全框架。