تستخدم مختبرات البحث الحديثة الذكاء الاصطناعي (AI) لمعالجة النتائج التجريبية بسرعة غير مسبوقة. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع الأجهزة الآلية والحواسيب العملاقة، يمكن للعلماء تحليل مجموعات بيانات ضخمة في الوقت الحقيقي، والتعرف على الأنماط فورًا، وحتى التنبؤ بالنتائج دون الحاجة لإجراء تجارب تقليدية بطيئة. هذه القدرة تحدث ثورة بالفعل في مجالات متعددة من علوم المواد إلى علم الأحياء.

فيما يلي نستعرض الطرق الرئيسية التي تجعل الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المختبر أسرع بكثير:

• مختبرات “ذاتية القيادة” مؤتمتة: تشغل الروبوتات الموجهة بالذكاء الاصطناعي التجارب بشكل مستمر وتختار العينات التي يجب اختبارها، مما يقلل من وقت الانتظار والقياسات المكررة.
• معالجة البيانات في الوقت الحقيقي: يتم تغذية البيانات المتدفقة من الأجهزة إلى أنظمة الحوسبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتحليل الفوري. يمكن للباحثين تعديل التجارب أثناء سيرها لأن النتائج تُعاد خلال دقائق بدلاً من أيام.
• نماذج التعلم الآلي التنبؤية: بمجرد تدريبها، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي محاكاة التجارب حسابيًا. على سبيل المثال، يمكنها توليد آلاف الهياكل الجزيئية أو ملفات التعبير الجيني خلال دقائق، وهو ما قد تستغرقه تقنيات المختبرات أسابيع أو شهور.
• أتمتة البحث من البداية للنهاية: يتم بناء منصات ذكاء اصطناعي شاملة (مثل FutureHouse في MIT) للتعامل مع سير العمل الكامل—من مراجعة الأدبيات وجمع البيانات إلى تصميم التجارب وتحليلها—مؤتمتة العديد من خطوات البحث الحيوية.

تتيح هذه التطورات للعلماء التركيز على الرؤى بدلاً من المعالجة الروتينية للبيانات، مما يسرع بشكل كبير وتيرة الاكتشاف.

الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في المختبرات

يقوم الباحثون ببناء مختبرات مستقلة تشغل التجارب بأقل تدخل بشري.
على سبيل المثال، يجمع منشأة A-Lab في مختبر لورانس بيركلي بين خوارزميات الذكاء الاصطناعي والأذرع الروبوتية: يقترح الذكاء الاصطناعي مواد جديدة للتجربة، وتقوم الروبوتات بخلطها واختبارها بسرعة متتابعة. هذا التفاعل الوثيق بين “العلماء الروبوتيين” يعني أن المركبات الواعدة يتم التحقق منها بسرعة أكبر بكثير مقارنة بالدراسات اليدوية.

وبالمثل، يطور مشروع FutureHouse في MIT وكلاء ذكاء اصطناعي للتعامل مع مهام مثل البحث في الأدبيات، تخطيط التجارب، وتحليل البيانات، مما يتيح للعلماء التركيز على الاكتشافات بدلاً من المهام الروتينية.

مثال بارز هو  الميكروسكوب ذاتي القيادة في مختبر أرغون الوطني. في هذا النظام، يبدأ خوارزم الذكاء الاصطناعي بمسح نقاط عشوائية على العينة، ثم يتنبأ بالمناطق المثيرة للاهتمام التالية.

من خلال التركيز فقط على المناطق الغنية بالبيانات وتجاوز المناطق المتجانسة، يجمع الميكروسكوب صورًا مفيدة بسرعة أكبر بكثير من المسح التقليدي نقطة بنقطة. كما يشرح علماء أرغون، فإن التحكم بالذكاء الاصطناعي “في الوقت الحقيقي” يُزيل الحاجة للتدخل البشري ويسرع التجربة بشكل كبير.

عمليًا، يعني هذا استخدامًا أكثر كفاءة للوقت على الأجهزة ذات الطلب العالي: يمكن للباحثين إجراء عدة مسوحات عالية الدقة في نفس الوقت الذي تستغرقه الطرق اليدوية لمسح واحد فقط.

معالجة البيانات في الوقت الحقيقي في مرافق البحث

تستخدم المرافق البحثية الكبيرة الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات حال إنتاجها. في مختبر بيركلي، تُرسل البيانات الخام من الميكروسكوبات والتلسكوبات مباشرة إلى حاسوب عملاق.

تقوم سير عمل التعلم الآلي بعد ذلك بمعالجة هذه البيانات خلال دقائق. على سبيل المثال، منصة جديدة تسمى Distiller ترسل صور الميكروسكوب الإلكتروني إلى الحاسوب العملاق NERSC أثناء التصوير؛ وتعود النتائج فورًا، مما يسمح للعلماء بتحسين التجربة في الموقع.

حتى الأجهزة المعقدة تستفيد: في مسرع ليزر BELLA، تقوم نماذج التعلم العميق بضبط أشعة الليزر والإلكترونات باستمرار لتحقيق الاستقرار الأمثل، مما يقلل الوقت الذي يقضيه العلماء في المعايرات اليدوية.

تستخدم مختبرات وطنية أخرى الذكاء الاصطناعي لمراقبة الجودة الحية. يستخدم مزود التزامن NSLS-II في بروكهافن الآن وكلاء ذكاء اصطناعي لمراقبة تجارب خطوط الحزم على مدار الساعة.

إذا تحركت العينة أو بدت البيانات “غير طبيعية”، يقوم النظام بالإشارة فورًا. هذا النوع من الكشف عن الشذوذ يوفر وقتًا هائلًا—يمكن للعلماء إصلاح المشكلات في الوقت الحقيقي بدلاً من اكتشافها بعد ساعات من فقدان وقت الحزمة.

وبالمثل، يستخدم مصادم الهادرونات الكبير في سيرن خوارزميات “التعلم الآلي السريع” المدمجة في أجهزته التحفيزية: يحلل الذكاء الاصطناعي المخصص في وحدات FPGA إشارات التصادم على الفور، محسوبًا طاقات الجسيمات في الوقت الحقيقي ومتجاوزًا مرشحات الإشارة القديمة.

في كل هذه الأمثلة، يحول الذكاء الاصطناعي سير العمل من “جمع كل شيء ثم التحليل لاحقًا” إلى “التحليل أثناء سير العمل”، مما يجعل معالجة البيانات شبه فورية.

نماذج تنبؤية للحصول على رؤى سريعة

لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على تسريع التجارب القائمة فقط – بل يحل أيضًا محل العمل المختبري البطيء بـ تجارب افتراضية. في علم الجينوم، على سبيل المثال، طور الكيميائيون في MIT ChromoGen، وهو ذكاء اصطناعي توليدي يتعلم قواعد طي الحمض النووي.

عند إعطائه تسلسل DNA، يمكن لـ ChromoGen “تحليل التسلسل بسرعة” وتوليد آلاف الهياكل ثلاثية الأبعاد للكروماتين خلال دقائق. هذا أسرع بكثير من الطرق المختبرية التقليدية: بينما قد تستغرق تجربة Hi-C أيامًا أو أسابيع لرسم خريطة الجينوم لنوع خلية واحد، أنتج ChromoGen 1000 هيكل متوقع في 20 دقيقة فقط على وحدة معالجة رسومات واحدة.

والأهم من ذلك، أن تنبؤات الذكاء الاصطناعي تطابقت بشكل وثيق مع البيانات التجريبية، مما يؤكد صحة النهج.

في علم الأحياء، درب فريق في جامعة كولومبيا “نموذجًا أساسيًا” على بيانات أكثر من مليون خلية لتوقع نشاط الجينات.

يمكن لذكائهم الاصطناعي التنبؤ بالجينات التي تُشغل في أي نوع خلية، محاكيًا فعليًا ما ستظهره تجربة التعبير الجيني الواسعة. كما يشير الباحثون، تُمكّن هذه النماذج التنبؤية من إجراء تجارب حسابية واسعة النطاق “سريعة ودقيقة” توجه وتكمل العمل المختبري الرطب.

في الاختبارات، كانت تنبؤات التعبير الجيني للذكاء الاصطناعي لأنواع خلايا جديدة متوافقة جدًا مع القياسات التجريبية الفعلية.

باختصار، يسمح التعلم الآلي الآن للعلماء بإجراء تجارب افتراضية على نطاق واسع: فحص آلاف السيناريوهات الجينومية أو الجزيئية في الوقت الذي تستغرقه تجربة واحدة فقط في المختبر.

التأثير والتطلعات المستقبلية

إن دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل التجريبي يُحدث تحولًا في العلم. من خلال أتمتة تحليل البيانات وحتى اتخاذ القرارات أثناء التجارب، يحول الذكاء الاصطناعي ما كان يشكل عنق زجاجة إلى عملية معززة بشكل كبير.

يُبلغ الباحثون أنه مع وجود أدوات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكنهم “التركيز على الاكتشاف بينما تتولى الآلات المهام المتكررة والتحليل الفوري لمجموعات البيانات الضخمة”.

بمعنى آخر، يمكن للعلماء إجراء المزيد من التجارب واستخلاص النتائج بسرعة أكبر من أي وقت مضى. كما يخلص فيزيائيو أرغون، فإن القدرة على “أتمتة التجارب بالذكاء الاصطناعي ستسرع التقدم العلمي بشكل كبير”.

ومستقبلاً، نتوقع أن يتوسع دور الذكاء الاصطناعي: ستستخدم المزيد من المختبرات الأجهزة ذاتية القيادة، وستعتمد المزيد من المجالات على التحليل السريع والتنبؤ بالذكاء الاصطناعي.

هذا يعني أن دورة الفرضية والتجربة والنتيجة ستتقلص—من سنوات إلى أشهر أو حتى أيام.

والنتيجة هي عصر جديد من العلم المعتمد على البيانات، حيث يمكن أن تظهر الاختراقات في المواد والطاقة والصحة وغيرها بوتيرة غير مسبوقة، مدعومة بقدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير البيانات التجريبية بسرعة.