في خطوة رائدة تهدف إلى تحسين مستوى الدقة في الذكاء الاصطناعي، تم تقديم أداة جديدة تُسمى AblateCell، والتي تُعتبر ثورة حقيقية في مجال مستودعات الخلايا الافتراضية (Virtual Cell Repositories). يعاني الباحثون من صعوبة في إجراء تجارب دقيقة تعود بالفائدة على أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي، ويرجع ذلك إلى عدم وجود معايير موحدة ومشاكل ربط البيانات مع تنسيقات محددة.

تقوم AblateCell بخطوات متتابعة: أولاً، تعيد إنتاج المعايير الأساسية المبلغ عنها بشكل كامل، عبر ضبط بيئات العمل تلقائياً وحل مشاكل التبعيات والبيانات، ثم تقوم بتكرار التقييمات الرسمية بينما تنتج ملفات تحقق قابلة للتحقق.

ولكن الأمر لا يتوقف عند هذا الحد؛ حيث تتولى AblateCell إجراء تجارب تجريد مغلقة (closed-loop ablation) من خلال إنشاء رسم بياني للتغيرات المعزولة في مستودعات البيانات، واختيار التجارب وفقاً لمكافأة تعاكس بين تأثير الأداء وتكلفة التنفيذ.

عند تقييمها على ثلاث مستودعات لبيانات التغييرات الخلوية (CPA، GEARS، BioLORD)، حققت AblateCell نجاحًا بمعدل 88.9% (+29.9% مقارنة بالخبراء البشريين) في تحقيق سلاسل العمل من النهاية إلى النهاية، ودقة بلغت 93.3% (+53.3% مقارنة بالطرق الأخرى) في استعادة المكونات الحيوية الرئيسية.

تفتح هذه النتائج آفاقًا جديدة للتحقق القابل للتوسع المبني على البيانات مباشرة من الأكواد البيولوجية، مما يمهد الطريق لمزيد من الابتكارات في هذا المجال الحيوي.