Google Research 把智能体接进湿实验室：闭环发现纳摩尔级蛋白结合体

Google Research 公布把 AI 智能体接进真实湿实验室的三项进展：名为 VERID（VERified Infrastructure for Discovery Laboratories）的框架，以及它在适配体（aptamer）与从头设计蛋白上的闭环发现原型。官方称已能跑快速的闭环分子设计循环，在癌症靶点上发现了个位数纳摩尔级（single-digit nanomolar）的蛋白结合体。研究动机写成两个交织的难题：前沿模型对三维几何与物理状态的推理仍不可靠，而湿实验的实测通量跟不上模型的假设生成速度，实验读数成了比以往更紧的瓶颈。

VERID 是实验室工作单元的语义数字孪生——一棵实时、有状态的 3D 体素实体树，跟踪从机械臂几何到每个孔的液量、试剂身份与吸头库存；智能体据此规划、模拟并执行液体处理协议。它提供四项能力：实时 3D 状态检查、秒级虚拟试跑（在动试剂前发现碰撞与空孔）、送进机器人前的硬件安全检查，以及同步的视频与动作日志。框架建在开源 PyLabRobot 之上，官方给出的案例包括：发现贴近孔底分液造成的染料分层并改写混匀策略；读板机故障后借持续状态在中途恢复、无需重新移液；模拟器判定 8 通道吸头在窄槽里物理不可行时现场重新规划，并设计出能隔离吸头残留偏差的因子实验。

第三个案例是闭环自博弈：智能体反复设计并执行机器人实验，从俯视相机图像重建被盲测的染料混合物，通过识别自身的光学与流体伪影把准确率提升五倍以上。官方称长期愿景是智能体不只提出假设与分析数据，还自己做实验去验证、从结果里学习并自我改进，而科学主动权仍交在人手里。三份技术文档（VERID、适配体沙盒、表位切除）以 PDF 形式挂在 Google 自家 CDN 上。以上成果、数字与案例全部来自官方博文。

原文链接：Google Research 官方博客