計算生物學
人工智能在生物醫學研究中的應用，日益依賴於這樣一種迭代循環：AI 系統分析實驗數據，提出後續實驗條件，並以規模化方式驅動自動化執行；這一範式是 Bio-AI 和自主實驗室科學的核心。為了使此類循環得以運行，實驗室協議必須以一種既可供人類閱讀、又可由機器執行的形式加以表達。作為當前實驗室實踐標準的自然語言描述，並不能滿足這一雙重要求。我們提出了 Culsma，這是一種形式化語言與執行框架，可將實驗室協議從非正式散文提升為語義明確的工作流程序，從而能夠在不同環境中被分析、驗證、執行和遷移。
同一份協議既可以由台式實驗科學家閱讀和核驗，也可以由自動化流水線在無需重新翻譯的情況下進行解析、驗證和執行。我們展示了一個端到端實現，為其實踐可行性提供了具體證據。
作者聲明不存在競爭性利益。
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📄 原文連結：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.07.723509v1?rss=1
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