Eine KI, die dafür entwickelt wurde, mit Hypothesen, Experimenten und Korrekturen zu arbeiten, hat zwei Methoden entwickelt, die bereits in der Bioinformatik eingesetzte Werkzeuge übertreffen können.
Das System trägt den Namen The Little Scientist, „der kleine Wissenschaftler“. Sein Prinzip ist einfach: Statt Code zu verändern und anschließend nur das zu behalten, was funktioniert, muss der Agent eine Hypothese formulieren. Danach sagt er das erwartete Ergebnis voraus, schreibt sein Programm, testet es und vergleicht, was tatsächlich passiert ist, mit seiner Vorhersage.
Quelle: Wikimedia Commons — Arek Socha, CC0
Dieser Unterschied ist entscheidend, wenn ein Versuch scheitert. Das System erhält detaillierte Informationen darüber, in welchen Fällen sich sein Programm verbessert oder verschlechtert. Es kann daher eine bestimmte Änderung mit ihren Auswirkungen verknüpfen. Bei der nächsten Iteration dienen diese Ergebnisse dazu, eine neue Hypothese zu entwickeln, statt wieder zufällig vorzugehen.
Die Forschenden testeten diese Methode bei zwei Aufgaben aus dem Bereich der Biologie. Die erste besteht darin, die Auswirkung einer Mutation auf die Funktionsweise eines Proteins vorherzusagen. Das System entwickelte eine Strategie namens Delta V, die mehrere bestehende Modelle kombiniert und deren Ergebnisse anpasst. In der in der Studie verwendeten Rangliste ProteinGym erreicht sie nach den fünf bewerteten offiziellen Messgrößen den ersten Platz.
Der zweite Test betraf die DNA. Bestimmte Proteine binden bevorzugt an bestimmte kurze Sequenzen. Das Aufspüren dieser Motive hilft zu verstehen, wie die Aktivität von Genen gesteuert wird. Die KI schrieb von Grund auf einen Algorithmus namens DALE, um diese Motive in den Daten zu suchen.
Bei 132 Proteinen, die die Genaktivität regulieren, erreichte DALE eine durchschnittliche Punktzahl von 0,842 gegenüber 0,803 für STREME, das Referenzwerkzeug. In diesem Test arbeitete DALE außerdem 11-mal schneller.
Das System sieht außerdem eine Möglichkeit vor, aus einer Sackgasse herauszukommen. Nach mehreren Versuchen ohne Fortschritte schlägt ein zweiter Agent eine neue Herangehensweise an das Problem vor, die bisweilen von einem anderen Fachgebiet inspiriert ist. In beiden Experimenten trug dieser Perspektivwechsel zu Verbesserungen bei, die der Hauptagent anschließend weiterentwickelte.
Der Code und die Chronik der Versuche werden veröffentlicht, damit die Tests reproduziert werden können.