We hebben samengewerkt met @Ginkgo om GPT-5 te verbinden met een autonoom laboratorium, zodat het experimenten kon voorstellen, deze op grote schaal kon uitvoeren, kon leren van de resultaten en kon beslissen wat het volgende moest proberen. Die gesloten lus verlaagde de kosten voor eiwitproductie met 40%.

GPT-5 was verbonden met een autonoom laboratorium: het ontwierp experimenten, het laboratorium voerde ze uit, en de resultaten informeerden de volgende ontwerpen over zes iteraties. In deze opzet ontwierp GPT-5 batches van experimenten, het laboratorium voerde ze uit, en de gegevens werden teruggekoppeld naar de volgende ronde. We herhaalden die cyclus zes keer, waarbij we meer dan 36.000 reactiecomposities onderzochten over 580 geautomatiseerde platen.

We hebben ontdekt dat de verbeteringen voortkwamen uit het identificeren van combinaties die goed samenwerken en die standhouden in de realiteit van hoge doorvoersnelheid automatisering. GPT-5 identificeerde goedkope reactiemengsels die mensen eerder niet in deze configuratie hadden getest. Eiwitsynthese zonder cellen (CFPS) is al jaren bestudeerd, maar de ruimte van mogelijke mengsels is nog steeds groot. Wanneer je snel duizenden combinaties kunt voorstellen en uitvoeren, kun je werkbare gebieden vinden die gemakkelijk te missen zijn met een handmatige workflow.