AIと自律型実験室を接続するLila Sciencesの取り組み

Lila SciencesがAIと自律型実験室を接続し、NVIDIAの技術を用いて科学研究の実験計画から実行、結果反映までのループを自動化する取り組みを解説します。B細胞リンパ腫に対する患者自身の免疫細胞を用いた治療設計を例に、科学推論から計算実験、ロボット実験、次サイクルへの反映までの流れを紹介します。

■ 取り組みの目的
- B細胞リンパ腫を例に、患者自身の免疫細胞で認識・攻撃する治療設計を目標に設定

■ 計算実験と自律実験の連携
- Lila Irisが実験計画を構築し、NVIDIA NemotronとAgent Toolkitを基盤にエージェントが計算ドライラボで動作
- BioNeMoの領域特化モデルで数百万の仮想実験を実行して候補を絞り込み
- AI Science Factoryの自律ロボットが候補を製作・試験し、IsaacとOmniverseがロボットシステムの開発・シミュレーション、JetsonとThorが計算を担当

■ 結果の反映
- 実験結果をIrisに戻して次の設計・実験に反映し、サイクルを繰り返して根拠を蓄積

AIによる科学推論と自律実験の連携に関心のある研究者、製薬・バイオテクノロジー領域の技術者、NVIDIAの産業向けAI基盤に関心を持つ視聴者に向けた内容です。視聴後には、計算実験からロボット実験、結果反映までの自動化サイクルの概要と、そこで用いられる技術構成を把握できます。関連技術の適用可能性を検討する際の基礎情報として参照できます。