首席研究员Forrest Sheng Bao博士获得了美国国家科学基金会为期三年的232,523美元的研究项目资助，该项目名为“协作研究：利用机器学习和知识工程预测微生物细胞工厂的生产力”。拨款从8月1日开始。
通过这项NSF资助，电气与计算机工程系的助理教授Bao将开发方法，使用两种人工智能方法——机器学习和知识表示——从数万篇合成生物学论文中提取隐藏在两种模式物种——酵母和大肠杆菌——的已发表数据中的模型和知识。Bao希望这种方法能够加快应变开发昂贵的设计-构建-测试-学习周期。
Forrest Sheng Bao博士
众所周知，细菌能够转化化学物质。例如，酵母可以将糖转化为乙醇。系统生物学和合成生物学研究人员长期以来一直试图通过基因工程改造细菌来开发“细胞工厂”，使它们能够更有效地生产药物或生物燃料等化学物质，或降解原油等化学物质。然而，现有的建模方法无法捕捉到这种工程细胞中复杂的代谢反应。
“一项不能商业化的技术只是一个纸上谈兵的好主意，”鲍说。“通过我们的工作，我们可以利用人工智能从大量数据中挖掘知识，从而大大缩短细菌工厂的设计周期。”
数据驱动的方法将允许计算机从以前的数据中吸取教训，以促进未来的设计。
“已故的史蒂夫·乔布斯（苹果公司的联合创始人）曾说过，电脑是我们思维的自行车。我相信人工智能可以帮助我们从已发表的数据中理解细胞分子之间的美，这些数据太大了，人类无法理解，”鲍补充说，他于2013年秋季加入UA。