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延伸拓展
產(chǎn)品詳情：由于生命機(jī)體如此復(fù)雜，對人類而言，繁瑣的實驗數(shù)據(jù)記錄是一項艱巨的工作。高通量的實驗室研究使得生物學(xué)研究趨向于海量計算。然而對于系統(tǒng)生物學(xué)研究來說，現(xiàn)行的高通量研究方法不足以應(yīng)付這些研究，而科研機(jī)器人可以用來解決這個先天不足。科研機(jī)器人可以在**內(nèi)從事1000種以上的新株系（特定培養(yǎng)基）研究，在持續(xù)5天以上的研究過程中，科研機(jī)器人每隔30分鐘進(jìn)行一次OD595nm（光密度值）的測試（如果運(yùn)行株系較少，科研機(jī)器人會進(jìn)行更高頻率的測試），以便進(jìn)行生長曲線測試。科研機(jī)器人已經(jīng)完成了一種釀酒酵母的基因組分析工作，而該酵母在科研領(lǐng)域常常作為復(fù)雜生命系統(tǒng)的模型。雖然其研究結(jié)果較為簡單，但研究人員通過人工操作確認(rèn)，科研機(jī)器人的研究新穎而正確。生物系統(tǒng)的復(fù)雜性使得元數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)記錄十分必要，而元數(shù)據(jù)的獲取則較為困難。在機(jī)器人手中，大量的元數(shù)據(jù)被自然生成，因為它們是在計算機(jī)操控下生成的。機(jī)器人由三部分組成：人工智能（相當(dāng)于大腦）、信息輸入系統(tǒng)和信息輸出系統(tǒng)。一般的機(jī)器人是基于邏輯推理來運(yùn)行的，機(jī)器人能夠提出假說，則是很大的飛躍。從廣義上看，該研究基本屬于人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)問題，也就是讓機(jī)器或者人工智能程序在大量的數(shù)據(jù)中自己學(xué)習(xí)到一些模式。基本上所有的機(jī)器學(xué)習(xí)問題都是兩個過程，一是生成，二是測試。目前***的生成技術(shù)就是利用一種樹狀結(jié)構(gòu)。一個樹結(jié)構(gòu)可能就表示了一種對已有數(shù)據(jù)的假設(shè)，或者一種特定的拉格朗日函數(shù)。根據(jù)當(dāng)前的樹結(jié)構(gòu)，計算機(jī)按照一定的規(guī)則可以生成新的一個樹結(jié)構(gòu)（一個新的假設(shè)或者拉格朗日函數(shù)），然后計算機(jī)會用這種新生成的結(jié)構(gòu)在真實的世界中進(jìn)行測試，如果能夠表現(xiàn)好（能夠解釋現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，或者可以很好地擬合實驗曲線），那么就接受這種結(jié)構(gòu)，否則就拒絕。接受后的結(jié)構(gòu)按照同樣的方法在生成一種新結(jié)構(gòu)，再測試。這樣迭代下去，就會讓樹結(jié)構(gòu)不斷進(jìn)化，最終達(dá)到擬合數(shù)據(jù)的目的。

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資訊來源：珞石