Chúng tôi đã hợp tác với @Ginkgo để kết nối GPT-5 với một phòng thí nghiệm tự động, để nó có thể đề xuất các thí nghiệm, thực hiện chúng ở quy mô lớn, học hỏi từ kết quả và quyết định những gì nên thử tiếp theo. Vòng lặp khép kín đó đã giảm chi phí sản xuất protein xuống 40%.

GPT-5 đã được kết nối với một phòng thí nghiệm tự động: nó thiết kế các thí nghiệm, phòng thí nghiệm thực hiện chúng, và các kết quả đã thông báo cho các thiết kế tiếp theo qua sáu lần lặp. Trong thiết lập này, GPT-5 đã thiết kế các lô thí nghiệm, phòng thí nghiệm thực hiện chúng, và dữ liệu đã được đưa trở lại vào vòng tiếp theo. Chúng tôi đã lặp lại chu trình đó sáu lần, khám phá hơn 36.000 thành phần phản ứng trên 580 đĩa tự động.

Chúng tôi nhận thấy rằng những cải tiến đến từ việc xác định các sự kết hợp hoạt động tốt với nhau và có thể chịu đựng được thực tế của tự động hóa có lưu lượng cao. GPT-5 đã xác định các thành phần phản ứng chi phí thấp mà con người chưa từng thử nghiệm trước đây trong cấu hình này. Tổng hợp protein không tế bào (CFPS) đã được nghiên cứu trong nhiều năm, nhưng không gian của các hỗn hợp có thể vẫn còn lớn. Khi bạn có thể đề xuất và thực hiện hàng ngàn sự kết hợp một cách nhanh chóng, bạn có thể tìm thấy những vùng khả thi mà dễ dàng bị bỏ lỡ với quy trình thủ công.