AI analyzuje experimentální data
Ve vědeckém výzkumu jsou rychlost a přesnost analýzy experimentálních dat klíčové. Dříve zpracování datových sad mohlo trvat dny či týdny, ale umělá inteligence (AI) to změnila. AI dokáže během minut prohledat, zpracovat a získat poznatky z obrovského množství dat, což pomáhá vědcům šetřit čas, snižovat chyby a urychlovat objevy.
Moderní výzkumné laboratoře využívají umělou inteligenci (AI) k zpracování experimentálních výsledků nebývalou rychlostí. Integrací AI s automatizovanými přístroji a superpočítači mohou vědci analyzovat rozsáhlé datové sady v reálném čase, okamžitě identifikovat vzory a dokonce předpovídat výsledky bez nutnosti pomalých tradičních experimentů. Tato schopnost již revolučně mění obory od materiálových věd po biologii.
Níže prozkoumáme hlavní způsoby, jak AI výrazně zrychluje analýzu laboratorních dat:
Čtyři revoluční aplikace AI v laboratorní analýze
Automatizované „samořídící“ laboratoře
Roboty řízené AI provádějí experimenty nepřetržitě a vybírají vzorky k testování, čímž snižují nečinnost a nadbytečná měření.
Zpracování dat v reálném čase
Data přenášená ze zařízení jsou okamžitě zpracovávána AI systémy. Výzkumníci mohou experimenty upravovat za pochodu, protože výsledky přicházejí během minut místo dnů.
Prediktivní modely strojového učení
Po natrénování mohou AI modely simulovat experimenty výpočetně. Například dokážou během minut vygenerovat tisíce molekulárních struktur nebo profilů genové exprese, což by laboratorní techniky zabralo týdny či měsíce.
Automatizace výzkumu od začátku do konce
Široké AI platformy (například MIT FutureHouse) jsou vyvíjeny tak, aby zvládaly celý pracovní postup – od rešerše literatury a sběru dat až po návrh experimentů a analýzu – automatizující mnoho klíčových kroků výzkumu.
Automatizace řízená AI v laboratořích
Výzkumníci budují autonomní laboratoře, které provádějí experimenty s minimálním lidským zásahem. Například zařízení A-Lab v Lawrence Berkeley Lab kombinuje AI algoritmy s robotickými rameny: AI navrhuje nové materiály k vyzkoušení a roboti je rychle míchají a testují. Tento úzký cyklus „robotických vědců“ znamená, že slibné sloučeniny jsou ověřovány mnohem rychleji než manuálními metodami.
Podobně projekt MIT FutureHouse vyvíjí AI agenty pro úkoly jako vyhledávání literatury, plánování experimentů a analýzu dat, aby vědci mohli věnovat čas objevům místo rutinním činnostem.
Samořídící mikroskop
Inteligentní skenování
Zvlášť pozoruhodným příkladem je samořídící mikroskop Argonne National Laboratory. V tomto systému AI algoritmus začíná skenovat několik náhodných bodů na vzorku a poté předpovídá, kde by mohly být další zajímavé oblasti.
Řízení AI za pochodu eliminuje potřebu lidského zásahu a dramaticky urychluje experiment.
— Vědci z Argonne National Laboratory
Tím, že se zaměřuje pouze na datově bohaté oblasti a přeskočí jednotné části, mikroskop sbírá užitečné snímky mnohem rychleji než tradiční bodové skenování. V praxi to znamená mnohem efektivnější využití času na přístrojích s vysokou poptávkou: vědci mohou provést několik vysoce kvalitních skenů za stejný čas, který by manuální metody potřebovaly na jeden.
Zpracování dat v reálném čase ve výzkumných zařízeních
Velká výzkumná zařízení používají AI k analýze dat během jejich vzniku. V Berkeley Lab jsou surová data z mikroskopů a dalekohledů streamována přímo do superpočítače.
Platforma Distiller
Pracovní postupy strojového učení zpracovávají data během minut. Nová platforma Distiller posílá snímky z elektronového mikroskopu do superpočítače NERSC během zobrazování; výsledky se vrací okamžitě, což umožňuje vědcům experiment ihned upravit.
I složité přístroje těží: v laserovém urychlovači BELLA modely hlubokého učení kontinuálně ladí laserové a elektronové paprsky pro optimální stabilitu, čímž výrazně zkracují čas vědců strávený manuální kalibrací.
Nepřetržité monitorování
Další národní laboratoře využívají AI pro živou kontrolu kvality. Synchrotron NSLS-II v Brookhavenu nyní používá AI agenty k nepřetržitému sledování experimentů na paprskové lince.
Pokud se vzorek posune nebo data vypadají „divně“, systém to okamžitě označí. Tento druh detekce anomálií šetří obrovské množství času – vědci mohou problémy řešit v reálném čase místo toho, aby je objevili až po hodinách ztraceného času na paprsku.
Fyzika částic
Velký hadronový urychlovač CERN používá „rychlé ML“ algoritmy zabudované do spouštěcího hardwaru: vlastní AI v FPGA analyzuje signály srážek okamžitě, počítá energie částic v reálném čase a překonává starší filtry signálu.
Sbírej vše a analyzuj později
- Hodiny nebo dny sběru dat
- Manuální analýza po experimentech
- Problémy objevené příliš pozdě
- Omezené úpravy v reálném čase
Analyzuj za pochodu
- Okamžité zpracování dat
- Úpravy experimentu v reálném čase
- Okamžitá detekce problémů
- Kontinuální optimalizace
Prediktivní modely pro rychlé poznatky
AI nejen zrychluje stávající experimenty – také nahrazuje pomalou laboratorní práci virtuálními experimenty. Například v genomice vyvinuli chemici z MIT ChromoGen, generativní AI, která se učí gramatiku skládání DNA.
ChromoGen AI
Predikce genové exprese
Na základě sekvence DNA dokáže ChromoGen rychle analyzovat sekvenci a během minut vygenerovat tisíce možných 3D struktur chromatinu. To je mnohem rychlejší než tradiční laboratorní metody: zatímco Hi-C experiment může trvat dny či týdny, aby zmapoval genom jednoho typu buňky, ChromoGen vytvořil 1000 předpovězených struktur za pouhých 20 minut na jednom GPU.
V biologii týmy na Columbia University natrénovaly „základní model“ na datech z více než milionu buněk pro předpověď genové aktivity. Jejich AI dokáže předpovědět, které geny jsou aktivní v daném typu buňky, v podstatě simuluje, co by rozsáhlý experiment genové exprese ukázal. Jak výzkumníci uvádějí, tyto prediktivní modely umožňují „rychlé a přesné“ rozsáhlé výpočetní experimenty, které vedou a doplňují laboratorní práci.
V testech se predikce genové exprese AI pro nové typy buněk velmi přesně shodovaly s reálnými experimentálními měřeními.
Dopad a výhled do budoucna
Integrace AI do experimentálního pracovního postupu mění vědu. Automatizací analýzy dat a dokonce i rozhodování během experimentů AI proměňuje dřívější úzké místo v turbo proces.
Soustřeďte se na objevování, zatímco stroje zvládají opakující se úkoly a analýzu obrovských datových sad v reálném čase.
— Výzkumní vědci
Jinými slovy, vědci mohou provádět více experimentů a rychleji z nich vyvozovat závěry než kdy dříve.
Automatizace experimentů pomocí AI výrazně urychlí vědecký pokrok.
— Fyzici z Argonne National Laboratory
Současný stav
Nástroje řízené AI ve vybraných laboratořích
Blízká budoucnost
Více samořídících přístrojů
Dlouhodobě
Široké přijetí AI analýzy
Do budoucna lze očekávat růst role AI: více laboratoří bude používat samořídící přístroje a více oborů se bude spoléhat na rychlou AI analýzu a predikci.
To znamená, že cyklus hypotézy, experimentu a výsledku se zkrátí – z let na měsíce či dokonce dny.
