الذكاء الاصطناعي يحلل البيانات التجريبية
في البحث العلمي، السرعة والدقة في تحليل البيانات التجريبية أمران حاسمان. في الماضي، كان معالجة مجموعات البيانات قد يستغرق أيامًا أو حتى أسابيع، لكن الذكاء الاصطناعي (AI) غيّر ذلك. يمكن للذكاء الاصطناعي مسح ومعالجة واستخلاص الرؤى من كميات هائلة من البيانات خلال دقائق، مما يساعد الباحثين على توفير الوقت وتقليل الأخطاء وتسريع الاكتشافات.
تستخدم مختبرات البحث الحديثة الذكاء الاصطناعي (AI) لمعالجة نتائج التجارب بسرعة غير مسبوقة. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الآلية والحواسيب العملاقة، يمكن للعلماء تحليل مجموعات بيانات ضخمة في الوقت الحقيقي، وتحديد الأنماط فورًا، وحتى التنبؤ بالنتائج دون الحاجة لإجراء التجارب التقليدية البطيئة. هذه القدرة تحدث ثورة بالفعل في مجالات من علوم المواد إلى علم الأحياء.
فيما يلي نستعرض الطرق الرئيسية التي يجعل بها الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المختبر أسرع بكثير:
أربع تطبيقات ثورية للذكاء الاصطناعي في تحليل المختبرات
مختبرات "ذاتية القيادة" آلية
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 الأدوات إلى أنظمة الحوسبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتحليل الفوري. يمكن للباحثين تعديل التجارب أثناء التنفيذ 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 للقيام به.
أتمتة البحث من البداية للنهاية
يتم بناء منصات ذكاء اصطناعي واسعة النطاق (مثل FutureHouse في MIT) للتعامل مع سير العمل الكامل — من مراجعة الأدبيات وجمع البيانات إلى تصميم التجارب وتحليلها — مؤتمتة العديد من خطوات البحث الحيوية.
الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في المختبرات
يبني الباحثون مختبرات مستقلة تُجري التجارب بأقل تدخل بشري. على سبيل المثال، يدمج منشأة A-Lab في مختبر لورانس بيركلي خوارزميات الذكاء الاصطناعي مع أذرع روبوتية: يقترح الذكاء الاصطناعي مواد جديدة للتجربة، وتقوم الروبوتات بخلطها واختبارها بسرعة متتابعة. هذه الحلقة المغلقة من "العلماء الروبوتيين" تعني أن المركبات الواعدة يتم التحقق منها بسرعة أكبر بكثير من الدراسات اليدوية.
وبالمثل، يطور مشروع FutureHouse في MIT وكلاء ذكاء اصطناعي للتعامل مع مهام مثل البحث في الأدبيات، تخطيط التجارب، وتحليل البيانات، حتى يتمكن العلماء من متابعة الاكتشافات بدلاً من المهام الروتينية.
الميكروسكوب ذاتي القيادة
المسح الذكي
مثال بارز بشكل خاص هو الميكروسكوب ذاتي القيادة في مختبر أرغون الوطني. في هذا النظام، يبدأ خوارزم الذكاء الاصطناعي بمسح نقاط عشوائية على العينة، ثم يتنبأ بمواقع الميزات المثيرة التالية.
التحكم الفوري بالذكاء الاصطناعي يلغي الحاجة لتدخل بشري ويسرع التجربة بشكل كبير.
— علماء مختبر أرغون الوطني
من خلال التركيز فقط على المناطق الغنية بالبيانات وتجاوز المناطق المتجانسة، يجمع الميكروسكوب صورًا مفيدة بسرعة أكبر بكثير من المسح التقليدي نقطة بنقطة. عمليًا، يعني هذا استخدامًا أكثر كفاءة للوقت على الأدوات ذات الطلب العالي: يمكن للباحثين إجراء مسوحات عالية الدقة متعددة في نفس الوقت الذي تستغرقه الطرق اليدوية لمسح واحد فقط.
معالجة البيانات في الوقت الحقيقي في مرافق البحث
تستخدم مرافق البحث الكبيرة الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات عند إنتاجها. في مختبر بيركلي، تُبث البيانات الخام من الميكروسكوبات والتلسكوبات مباشرة إلى الحاسوب العملاق.
منصة Distiller
تعالج سير عمل التعلم الآلي البيانات خلال دقائق. ترسل منصة جديدة تسمى Distiller صور الميكروسكوب الإلكتروني إلى الحاسوب العملاق NERSC أثناء التصوير؛ وتعود النتائج فورًا، مما يسمح للعلماء بتحسين التجربة على الفور.
حتى الأدوات المعقدة تستفيد: في مسرع ليزر BELLA، تضبط نماذج التعلم العميق شعاع الليزر والإلكترونات باستمرار لتحقيق الاستقرار الأمثل، مما يقلل الوقت الذي يقضيه العلماء في المعايرات اليدوية.
المراقبة على مدار الساعة
تستخدم مختبرات وطنية أخرى الذكاء الاصطناعي لمراقبة الجودة الحية. يستخدم مزود الضوء المتزامن NSLS-II في بروكهافن الآن وكلاء ذكاء اصطناعي لمراقبة تجارب خط الشعاع على مدار الساعة.
إذا تحركت العينة أو بدت البيانات "غير طبيعية"، يرسل النظام تنبيهًا فورًا. هذا النوع من كشف الشذوذ يوفر وقتًا هائلًا — يمكن للعلماء إصلاح المشكلات في الوقت الحقيقي بدلاً من اكتشافها بعد ساعات من فقدان وقت الشعاع.
فيزياء الجسيمات
يستخدم مصادم الهادرونات الكبير في سيرن خوارزميات "التعلم الآلي السريع" المدمجة في أجهزته: يحلل الذكاء الاصطناعي المخصص في وحدات FPGA إشارات التصادم فورًا، محسوبًا طاقات الجسيمات في الوقت الحقيقي ومتجاوزًا مرشحات الإشارة القديمة.
جمع كل شيء ثم التحليل لاحقًا
- ساعات أو أيام لجمع البيانات
- تحليل يدوي بعد التجارب
- اكتشاف المشكلات متأخرًا جدًا
- تعديلات محدودة في الوقت الحقيقي
التحليل أثناء التنفيذ
- معالجة البيانات الفورية
- تحسين التجربة في الوقت الحقيقي
- الكشف الفوري عن المشكلات
- التحسين المستمر
نماذج تنبؤية للرؤى السريعة
لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على تسريع التجارب الحالية فقط – بل يستبدل أيضًا العمل المختبري البطيء بـ تجارب افتراضية. في علم الجينوم، على سبيل المثال، طور الكيميائيون في MIT نظام ChromoGen، وهو ذكاء اصطناعي توليدي يتعلم قواعد طي الحمض النووي.
ذكاء اصطناعي ChromoGen
تنبؤ التعبير الجيني
عند إعطائه تسلسل DNA، يمكن لـ ChromoGen "تحليل سريع" للتسلسل وتوليد آلاف الهياكل المحتملة للكروماتين ثلاثي الأبعاد 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 بنية متوقعة في 20 دقيقة فقط على وحدة معالجة رسومات واحدة.
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، محاكياً ما ستظهره تجربة تعبير جيني واسعة النطاق. كما يشير الباحثون، تتيح هذه النماذج التنبؤية إجراء تجارب حسابية واسعة النطاق "سريعة ودقيقة" توجه وتكمل العمل المختبري الرطب.
في الاختبارات، اتفقت توقعات التعبير الجيني للذكاء الاصطناعي لأنواع خلايا جديدة بشكل وثيق مع القياسات التجريبية الفعلية.
التأثير والتطلعات المستقبلية
إن دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل التجريبي يحول العلم. من خلال أتمتة تحليل البيانات وحتى اتخاذ القرار أثناء التجارب، يحول الذكاء الاصطناعي ما كان يشكل عنق زجاجة إلى عملية معززة بشكل كبير.
ركز على الاكتشاف بينما تتولى الآلات المهام المتكررة والتحليل الفوري لمجموعات البيانات الضخمة.
— علماء البحث
بعبارة أخرى، يمكن للعلماء إجراء المزيد من التجارب واستخلاص النتائج أسرع من أي وقت مضى.
أتمتة التجارب بالذكاء الاصطناعي ستسرع التقدم العلمي بشكل كبير.
— فيزيائيون مختبر أرغون الوطني
الحالة الحالية
أدوات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي في مختبرات مختارة
المستقبل القريب
المزيد من الأدوات ذاتية القيادة
المدى الطويل
اعتماد واسع لتحليل الذكاء الاصطناعي
نتطلع إلى المستقبل، يمكننا توقع نمو دور الذكاء الاصطناعي: المزيد من المختبرات ستستخدم أدوات ذاتية القيادة، والمزيد من المجالات ستعتمد على التحليل السريع والتنبؤ بالذكاء الاصطناعي.
هذا يعني أن دورة الفرضية، والتجربة، والنتيجة ستنكمش — من سنوات إلى شهور أو حتى أيام.
