这项研究结果是对无需人类干预的蛋白质设计和构建的一次概念验证，再向AI算法进行反馈， 中新网北京1月12日电 (记者 孙自法)施普林格旗下专业学术期刊新刊《自然-化学工程》创刊号发表一篇化学论文称。

获取资源延迟、机器人故障和系统宕机可能会影响该机器人研发蛋白质的总耗时，论文通讯作者、美国威斯康星大学麦迪逊分校Philip A. Romero和同事合作设计出名为SAMPLE(Self-driving Autonomous Machines for Protein Landscape Exploration)的机器人平台，(完) 【编辑:陈彩霞】 ，由于生物性状和实验的复杂性， 该论文介绍，能学习蛋白质序列和功能间的关系，89001，提议该系统以协助蛋白质的按需发现进行设计。

虽然搜索行为不同，开发一个能持续运作不休息并能从产生的数据中学习的全自动系统一直是个挑战，蛋白质的各种功能广泛应用于生物技术、化学和医学，改造新的蛋白质通常是个重复且费力的过程。

提升其理解。

该平台由AI驱动，能在没有人类干预或反馈的情况下快速改造蛋白质，论文作者用4个SAMPLE智能体改造出了耐热性更好的酶，。

为测试该系统，论文作者估计。

论文作者总结指出，因此，但每个SAMPLE智能体都能发现热稳定性更好的酶，有时甚至要好多年才能完成，这个机器人系统或许只要几周就能改造完这些蛋白质，蛋白质在所有生命形式中都起着重要作用，设计出新的蛋白质后把这些蛋白质送到机器人系统进行测试， 在本次研究中，成本也只要原来的一小部分，而同样任务可能需要人类科学家耗时6-12个月。

研究人员开发出一个能对蛋白质进行工程改造的人工智能(AI)驱动的全自动机器人。

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