আধুনিক গবেষণা ল্যাবগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ব্যবহার করে পরীক্ষামূলক ফলাফলগুলি অভূতপূর্ব গতিতে প্রক্রিয়া করছে। স্বয়ংক্রিয় যন্ত্রপাতি এবং সুপারকম্পিউটারের সঙ্গে এআই একত্রিত করে বিজ্ঞানীরা রিয়েল টাইম বিশাল ডেটাসেট বিশ্লেষণ করতে পারেন, সঙ্গে সঙ্গেই প্যাটার্ন শনাক্ত করতে পারেন, এমনকি ধীর গতির প্রচলিত পরীক্ষার প্রয়োজন ছাড়াই ফলাফল পূর্বাভাস দিতে পারেন। এই সক্ষমতা ইতিমধ্যেই পদার্থবিজ্ঞান থেকে জীববিজ্ঞানের বিভিন্ন ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটাচ্ছে।

নিচে আমরা এআই কীভাবে ল্যাব ডেটা বিশ্লেষণকে অনেক দ্রুততর করে তোলে তার মূল উপায়গুলো আলোচনা করছি:

• স্বয়ংক্রিয় “সেলফ-ড্রাইভিং” ল্যাবরেটরি: এআই-নির্দেশিত রোবটগুলি ক্রমাগত পরীক্ষা চালায় এবং কোন নমুনা পরীক্ষা করা হবে তা নির্বাচন করে, যা নিষ্ক্রিয় সময় এবং অপ্রয়োজনীয় পরিমাপ কমায়।
• রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়াকরণ: যন্ত্রপাতি থেকে সরাসরি প্রবাহিত ডেটা এআই-চালিত কম্পিউটিং সিস্টেমে পাঠানো হয় তাৎক্ষণিক বিশ্লেষণের জন্য। গবেষকরা পরীক্ষাগুলো চলাকালীনই সামঞ্জস্য করতে পারেন কারণ ফলাফল কয়েক মিনিটের মধ্যে ফিরে আসে, দিনের পরিবর্তে।
• পূর্বাভাসমূলক মেশিন লার্নিং মডেল: একবার প্রশিক্ষিত হলে, এআই মডেলগুলি কম্পিউটেশনালভাবে পরীক্ষা সিমুলেট করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, তারা কয়েক মিনিটের মধ্যে হাজার হাজার অণু কাঠামো বা জিন-প্রকাশ প্রোফাইল তৈরি করতে পারে, যা ল্যাব পদ্ধতিতে সপ্তাহ বা মাস সময় নিত।
• সম্পূর্ণ গবেষণা স্বয়ংক্রিয়করণ: বিস্তৃত এআই প্ল্যাটফর্ম (যেমন MIT-এর FutureHouse) সম্পূর্ণ ওয়ার্কফ্লো পরিচালনার জন্য তৈরি হচ্ছে—সাহিত্য পর্যালোচনা ও তথ্য সংগ্রহ থেকে শুরু করে পরীক্ষার নকশা ও বিশ্লেষণ পর্যন্ত—যা অনেক গুরুত্বপূর্ণ গবেষণা ধাপ স্বয়ংক্রিয় করে।

এই অগ্রগতি বিজ্ঞানীদের রুটিন ডেটা বিশ্লেষণের পরিবর্তে অন্তর্দৃষ্টিতে মনোযোগ দিতে দেয়, আবিষ্কারের গতি নাটকীয়ভাবে বাড়িয়ে তোলে।

ল্যাবরেটরিতে এআই-চালিত স্বয়ংক্রিয়করণ

গবেষকরা স্বায়ত্তশাসিত ল্যাব তৈরি করছেন যা মানুষের হস্তক্ষেপ কমিয়ে পরীক্ষা চালায়।
উদাহরণস্বরূপ, লরেন্স বার্কলে ল্যাবের A-Lab সুবিধা এআই অ্যালগরিদমকে রোবটিক বাহুর সঙ্গে যুক্ত করেছে: এআই নতুন উপাদান পরীক্ষা করার পরামর্শ দেয়, আর রোবটগুলো দ্রুত সেগুলো মিশিয়ে পরীক্ষা করে। এই “রোবট বিজ্ঞানী” এর ঘনিষ্ঠ চক্র মানে প্রতিশ্রুতিশীল যৌগগুলি ম্যানুয়াল গবেষণার তুলনায় অনেক দ্রুত যাচাই হয়।

একইভাবে, MIT-এর FutureHouse প্রকল্প এআই এজেন্ট তৈরি করছে যা সাহিত্য অনুসন্ধান, পরীক্ষা পরিকল্পনা এবং ডেটা বিশ্লেষণ এর মতো কাজগুলি পরিচালনা করবে, যাতে বিজ্ঞানীরা রুটিন কাজের পরিবর্তে আবিষ্কারে মনোযোগ দিতে পারেন।

একটি বিশেষ নজরকাড়া উদাহরণ হলো আর্গোন ন্যাশনাল ল্যাবরেটরির সেলফ-ড্রাইভিং মাইক্রোস্কোপ। এই সিস্টেমে, একটি এআই অ্যালগরিদম নমুনার কয়েকটি এলোমেলো পয়েন্ট স্ক্যান করে শুরু করে, তারপর পরবর্তী আকর্ষণীয় বৈশিষ্ট্য কোথায় থাকতে পারে তা পূর্বাভাস দেয়।

শুধুমাত্র তথ্যসমৃদ্ধ অঞ্চলগুলিতে ফোকাস করে এবং সমান ধরনের অংশগুলো এড়িয়ে, মাইক্রোস্কোপটি প্রচলিত পয়েন্ট-বাই-পয়েন্ট স্ক্যানের তুলনায় অনেক দ্রুত কার্যকর ছবি সংগ্রহ করে। আর্গোন বিজ্ঞানীরা ব্যাখ্যা করেন, “অন-দ্য-ফ্লাই” এআই নিয়ন্ত্রণ “মানব হস্তক্ষেপের প্রয়োজনীয়তা দূর করে এবং পরীক্ষাকে নাটকীয়ভাবে দ্রুততর করে”।

বাস্তবে, এর অর্থ হলো উচ্চ চাহিদাসম্পন্ন যন্ত্রপাতির সময় অনেক বেশি দক্ষ ব্যবহার: গবেষকরা একই সময়ে একাধিক উচ্চ-রেজোলিউশনের স্ক্যান চালাতে পারেন, যা ম্যানুয়াল পদ্ধতিতে মাত্র একটি স্ক্যানের জন্য সময় নিত।

গবেষণা প্রতিষ্ঠানে রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়াকরণ

বড় গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলো এআই ব্যবহার করছে ডেটা উৎপাদিত হওয়ার সঙ্গে সঙ্গেই বিশ্লেষণের জন্য। বার্কলে ল্যাবে, মাইক্রোস্কোপ এবং টেলিস্কোপ থেকে কাঁচা ডেটা সরাসরি একটি সুপারকম্পিউটারে প্রবাহিত হয়।

মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লো কয়েক মিনিটের মধ্যে এই ডেটা প্রক্রিয়া করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি নতুন প্ল্যাটফর্ম ডিস্টিলার ইলেকট্রন-মাইক্রোস্কোপের ছবি এনইআরএসসি সুপারকম্পিউটারে পাঠায় ইমেজিং চলাকালীন; ফলাফল সঙ্গে সঙ্গেই ফিরে আসে, যা বিজ্ঞানীদের পরীক্ষাটি স্থানেই পরিমার্জন করতে দেয়।

জটিল যন্ত্রপাতিও উপকৃত হয়: BELLA লেজার অ্যাক্সেলেটরে, ডিপ-লার্নিং মডেলগুলি লেজার এবং ইলেকট্রন বিমের স্থিতিশীলতা সর্বোত্তম করার জন্য ক্রমাগত টিউন করে, যা বিজ্ঞানীদের ম্যানুয়াল ক্যালিব্রেশনে ব্যয়িত সময় কমিয়ে দেয়।

অন্যান্য জাতীয় ল্যাবগুলো লাইভ গুণগত নিয়ন্ত্রণের জন্য এআই ব্যবহার করে। ব্রুকহেভেনের NSLS-II সিনক্রোট্রন এখন ২৪/৭ এআই এজেন্ট ব্যবহার করে বিমলাইন পরীক্ষাগুলো পর্যবেক্ষণ করে।

যদি কোনো নমুনা সরে যায় বা ডেটা “অস্বাভাবিক” দেখায়, সিস্টেম তা সঙ্গে সঙ্গেই চিহ্নিত করে। এই ধরনের অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ অসাধারণ সময় বাঁচায়—গবেষকরা সমস্যা রিয়েল টাইমে ঠিক করতে পারেন, ঘণ্টার পর ঘণ্টা বিমটাইম হারানোর পর নয়।

একইভাবে, CERN-এর লার্জ হ্যাড্রন কোলাইডার “ফাস্ট এমএল” অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা ট্রিগার হার্ডওয়্যারে নির্মিত: FPGA-তে কাস্টম এআই সংঘর্ষ সংকেত তৎক্ষণাৎ বিশ্লেষণ করে, কণার শক্তি রিয়েল টাইমে হিসাব করে এবং পুরনো সংকেত ফিল্টারগুলোর চেয়ে ভালো পারফর্ম করে।

এই উদাহরণগুলোতে, এআই ওয়ার্কফ্লোকে “সব কিছু সংগ্রহ করে পরে বিশ্লেষণ” থেকে “তৎক্ষণাৎ বিশ্লেষণ” এ পরিবর্তন করছে, যা ডেটা প্রক্রিয়াকরণকে প্রায়ই মুহূর্তের মধ্যে সম্পন্ন করে।

দ্রুত অন্তর্দৃষ্টির জন্য পূর্বাভাসমূলক মডেল

এআই শুধু বিদ্যমান পরীক্ষাগুলো দ্রুততর করছে না—এটি ধীর ল্যাব কাজের পরিবর্তে ভার্চুয়াল পরীক্ষা চালাচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, জেনোমিক্সে MIT-এর রসায়নবিদরা ক্রোমোজেন তৈরি করেছেন, একটি জেনারেটিভ এআই যা ডিএনএ ফোল্ডিংয়ের ব্যাকরণ শিখেছে।

ডিএনএ সিকোয়েন্স দেওয়া হলে, ক্রোমোজেন “দ্রুত বিশ্লেষণ” করতে পারে এবং কয়েক মিনিটের মধ্যে হাজার হাজার সম্ভাব্য ৩ডি ক্রোমাটিন কাঠামো তৈরি করতে পারে। এটি প্রচলিত ল্যাব পদ্ধতির তুলনায় অনেক দ্রুত: যেখানে একটি Hi-C পরীক্ষা এক ধরনের কোষের জন্য জেনোম ম্যাপ করতে দিন বা সপ্তাহ নিত, ক্রোমোজেন মাত্র ২০ মিনিটে একক GPU-তে ১,০০০ পূর্বাভাসিত কাঠামো তৈরি করেছে।

গুরুত্বপূর্ণ হলো, এআই-এর পূর্বাভাস পরীক্ষামূলক ডেটার সঙ্গে ঘনিষ্ঠভাবে মিলে, যা পদ্ধতিটির বৈধতা প্রমাণ করে।

জীববিজ্ঞানে, কলম্বিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের দল এক মিলিয়নেরও বেশি কোষের ডেটা দিয়ে একটি “ফাউন্ডেশন মডেল” প্রশিক্ষণ দিয়েছে জিন কার্যক্রম পূর্বাভাসের জন্য।

তাদের এআই পূর্বাভাস দিতে পারে কোন জিন কোন কোষ প্রকারে সক্রিয় থাকবে, যা একটি বিশাল জিন-প্রকাশ পরীক্ষার সিমুলেশন। গবেষকরা উল্লেখ করেছেন, এই পূর্বাভাসমূলক মডেলগুলি “দ্রুত এবং নির্ভুল” বৃহৎ পরিসরের কম্পিউটেশনাল পরীক্ষা চালাতে সক্ষম, যা ভেজ ল্যাব কাজকে নির্দেশনা ও পরিপূরক করে।

পরীক্ষায়, নতুন কোষ প্রকারের জন্য এআই-এর জিন প্রকাশ পূর্বাভাস প্রকৃত পরীক্ষামূলক পরিমাপের সঙ্গে খুব কাছাকাছি ছিল।

সংক্ষেপে, মেশিন লার্নিং এখন বিজ্ঞানীদের ভার্চুয়াল ট্রায়াল বড় পরিসরে চালাতে দেয়: ল্যাবে একটি পরীক্ষা করার সময়ে হাজার হাজার জেনোমিক বা অণু পরিস্থিতি পরীক্ষা করা সম্ভব।

প্রভাব এবং ভবিষ্যৎ দৃষ্টিভঙ্গি

পরীক্ষামূলক ওয়ার্কফ্লোতে এআই-এর সংযোজন বিজ্ঞানকে রূপান্তরিত করছে। ডেটা বিশ্লেষণ এবং এমনকি পরীক্ষার সময় সিদ্ধান্ত গ্রহণ স্বয়ংক্রিয় করে, এআই যা আগে একটি বাধা ছিল তা এখন একটি দ্রুততর প্রক্রিয়ায় পরিণত করছে।

গবেষকরা জানাচ্ছেন, এআই-চালিত সরঞ্জাম থাকায় তারা “আবিষ্কারে মনোযোগ দিতে পারেন, যখন যন্ত্রগুলো পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ এবং বিশাল ডেটাসেটের রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ পরিচালনা করে”।

অর্থাৎ, বিজ্ঞানীরা আগের চেয়ে অনেক দ্রুত পরীক্ষা চালাতে এবং সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হচ্ছেন। আর্গোনের পদার্থবিজ্ঞানীরা উপসংহারে বলেছেন, “এআই দিয়ে পরীক্ষাগুলো স্বয়ংক্রিয় করার ক্ষমতা বৈজ্ঞানিক অগ্রগতি উল্লেখযোগ্যভাবে ত্বরান্বিত করবে”।

ভবিষ্যতে, আমরা আশা করতে পারি এআই-এর ভূমিকা আরও বাড়বে: আরও ল্যাব স্বয়ংচালিত যন্ত্র ব্যবহার করবে, এবং আরও ক্ষেত্র দ্রুত এআই বিশ্লেষণ ও পূর্বাভাসের ওপর নির্ভর করবে।

এর অর্থ হলো অনুমান, পরীক্ষা এবং ফলাফলের চক্র ছোট হবে—বছর থেকে মাস বা এমনকি দিনে।

ফলাফল হলো একটি নতুন যুগের তথ্য-চালিত বিজ্ঞান, যেখানে পদার্থ, শক্তি, স্বাস্থ্য এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে অগ্রগতি অভূতপূর্ব গতিতে আসবে, যা এআই-এর পরীক্ষামূলক তথ্য দ্রুত ব্যাখ্যার ক্ষমতায় চালিত।