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延伸拓展
产品详情：由于生命机体如此复杂，对人类而言，繁琐的实验数据记录是一项艰巨的工作。高通量的实验室研究使得生物学研究趋向于海量计算。然而对于系统生物学研究来说，现行的高通量研究方法不足以应付这些研究，而科研机器人可以用来解决这个先天不足。科研机器人可以在**内从事1000种以上的新株系（特定培养基）研究，在持续5天以上的研究过程中，科研机器人每隔30分钟进行一次OD595nm（光密度值）的测试（如果运行株系较少，科研机器人会进行更高频率的测试），以便进行生长曲线测试。科研机器人已经完成了一种酿酒酵母的基因组分析工作，而该酵母在科研领域常常作为复杂生命系统的模型。虽然其研究结果较为简单，但研究人员通过人工操作确认，科研机器人的研究新颖而正确。生物系统的复杂性使得元数据的细节记录十分必要，而元数据的获取则较为困难。在机器人手中，大量的元数据被自然生成，因为它们是在计算机操控下生成的。机器人由三部分组成：人工智能（相当于大脑）、信息输入系统和信息输出系统。一般的机器人是基于逻辑推理来运行的，机器人能够提出假说，则是很大的飞跃。从广义上看，该研究基本属于人工智能中的机器学习问题，也就是让机器或者人工智能程序在大量的数据中自己学习到一些模式。基本上所有的机器学习问题都是两个过程，一是生成，二是测试。目前***的生成技术就是利用一种树状结构。一个树结构可能就表示了一种对已有数据的假设，或者一种特定的拉格朗日函数。根据当前的树结构，计算机按照一定的规则可以生成新的一个树结构（一个新的假设或者拉格朗日函数），然后计算机会用这种新生成的结构在真实的世界中进行测试，如果能够表现好（能够解释现有的数据，或者可以很好地拟合实验曲线），那么就接受这种结构，否则就拒绝。接受后的结构按照同样的方法在生成一种新结构，再测试。这样迭代下去，就会让树结构不断进化，*终达到拟合数据的目的。

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资讯来源：珞石