KI analysiert experimentelle Daten
In der wissenschaftlichen Forschung sind Schnelligkeit und Genauigkeit bei der Analyse experimenteller Daten entscheidend. Früher konnte die Verarbeitung von Datensätzen Tage oder sogar Wochen dauern, doch die Künstliche Intelligenz (KI) hat dies verändert. KI kann riesige Datenmengen innerhalb von Minuten scannen, verarbeiten und Erkenntnisse gewinnen, wodurch Forschende Zeit sparen, Fehler reduzieren und Entdeckungen beschleunigen.
Moderne Forschungslabore nutzen Künstliche Intelligenz (KI), um experimentelle Ergebnisse mit beispielloser Geschwindigkeit zu verarbeiten. Durch die Integration von KI mit automatisierten Instrumenten und Supercomputern können Wissenschaftler umfangreiche Datensätze in Echtzeit analysieren, Muster sofort erkennen und sogar Ergebnisse vorhersagen, ohne langsame traditionelle Experimente durchzuführen. Diese Fähigkeit revolutioniert bereits Bereiche von der Materialwissenschaft bis zur Biologie.
Im Folgenden untersuchen wir zentrale Wege, wie KI die Laboranalyse deutlich beschleunigt:
Vier revolutionäre KI-Anwendungen in der Laboranalyse
Automatisierte „Selbstfahrende“ Labore
KI-gesteuerte Roboter führen Experimente kontinuierlich durch und wählen aus, welche Proben getestet werden, wodurch Leerlaufzeiten und redundante Messungen reduziert werden.
Echtzeit-Datenverarbeitung
Gestreamte Daten von Instrumenten werden in KI-gesteuerte Computersysteme eingespeist und sofort analysiert. Forschende können Experimente direkt anpassen, da Ergebnisse in Minuten statt Tagen vorliegen.
Prädiktive Machine-Learning-Modelle
Einmal trainiert, können KI-Modelle Experimente rechnerisch simulieren. Beispielsweise können sie in Minuten Tausende molekulare Strukturen oder Genexpressionsprofile erzeugen, wofür Labortechniken Wochen oder Monate benötigen würden.
End-to-End-Forschungsautomatisierung
Breite KI-Plattformen (wie MITs FutureHouse) werden entwickelt, um komplette Arbeitsabläufe zu übernehmen – von der Literaturrecherche und Datensammlung bis hin zu experimentellem Design und Analyse – und viele kritische Forschungsschritte zu automatisieren.
KI-gesteuerte Automatisierung in Laboren
Forschende bauen autonome Labore, die Experimente mit minimaler menschlicher Intervention durchführen. Zum Beispiel kombiniert das A-Lab des Lawrence Berkeley Lab KI-Algorithmen mit Roboterarmen: Die KI schlägt neue Materialien vor, und Roboter mischen und testen diese in schneller Folge. Diese enge Schleife von „Roboterwissenschaftlern“ bedeutet, dass vielversprechende Verbindungen viel schneller validiert werden als bei manuellen Studien.
Ähnlich entwickelt das MIT FutureHouse-Projekt KI-Agenten, die Aufgaben wie Literaturrecherche, Experimentplanung und Datenanalyse übernehmen, sodass Wissenschaftler Entdeckungen statt Routineaufgaben verfolgen können.
Selbstfahrendes Mikroskop
Intelligentes Scannen
Ein besonders eindrucksvolles Beispiel ist das selbstfahrende Mikroskop des Argonne National Laboratory. In diesem System scannt ein KI-Algorithmus zunächst einige zufällige Punkte auf einer Probe und sagt dann voraus, wo die nächsten interessanten Merkmale liegen könnten.
Die KI-Steuerung in Echtzeit eliminiert die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe und beschleunigt das Experiment dramatisch.
— Wissenschaftler des Argonne National Laboratory
Indem es sich nur auf datenreiche Bereiche konzentriert und einheitliche Bereiche überspringt, sammelt das Mikroskop nützliche Bilder viel schneller als ein traditioneller Punkt-für-Punkt-Scan. In der Praxis bedeutet dies eine viel effizientere Nutzung der Zeit an stark nachgefragten Instrumenten: Forschende können mehrere hochauflösende Scans in der gleichen Zeit durchführen, die manuelle Methoden für nur einen Scan benötigen würden.
Echtzeit-Datenverarbeitung in Forschungseinrichtungen
Große Forschungseinrichtungen nutzen KI, um Daten sofort bei ihrer Entstehung zu analysieren. Am Berkeley Lab werden Rohdaten von Mikroskopen und Teleskopen direkt an einen Supercomputer gestreamt.
Distiller Plattform
Machine-Learning-Workflows verarbeiten Daten innerhalb von Minuten. Eine neue Plattform namens Distiller sendet Elektronenmikroskopbilder während der Bildgebung an den NERSC-Supercomputer; die Ergebnisse kommen sofort zurück, sodass Wissenschaftler das Experiment direkt vor Ort verfeinern können.
Auch komplexe Instrumente profitieren: Am BELLA-Laserbeschleuniger stimmen Deep-Learning-Modelle kontinuierlich Laser- und Elektronenstrahlen für optimale Stabilität ab, wodurch die Zeit für manuelle Kalibrierungen drastisch reduziert wird.
24/7 Überwachung
Andere nationale Labore setzen KI für die Live-Qualitätskontrolle ein. Das NSLS-II-Synchrotron in Brookhaven verwendet nun KI-Agenten, die Strahllinienexperimente rund um die Uhr überwachen.
Wenn sich eine Probe verschiebt oder Daten „auffällig“ erscheinen, meldet das System dies sofort. Diese Art der Anomalieerkennung spart enorme Zeit – Wissenschaftler können Probleme in Echtzeit beheben, statt sie erst nach Stunden verlorener Strahlzeit zu entdecken.
Teilchenphysik
Der Large Hadron Collider des CERN nutzt „schnelle ML“-Algorithmen, die in seine Trigger-Hardware eingebaut sind: kundenspezifische KI in FPGAs analysiert Kollisionssignale sofort, berechnet Teilchenenergien in Echtzeit und übertrifft ältere Signalfilter.
Alles sammeln und später analysieren
- Stunden- oder tagelange Datensammlung
- Manuelle Analyse nach Experimenten
- Probleme werden zu spät entdeckt
- Begrenzte Echtzeitanpassungen
Sofortige Analyse
- Unmittelbare Datenverarbeitung
- Echtzeit-Experimentanpassung
- Sofortige Problemerkennung
- Kontinuierliche Optimierung
Prädiktive Modelle für schnelle Erkenntnisse
KI beschleunigt nicht nur bestehende Experimente – sie ersetzt auch langsame Laborarbeit durch virtuelle Experimente. In der Genomik haben Chemiker am MIT beispielsweise ChromoGen entwickelt, eine generative KI, die die Grammatik der DNA-Faltung erlernt.
ChromoGen KI
Vorhersage der Genexpression
Gegeben eine DNA-Sequenz kann ChromoGen die Sequenz „schnell analysieren“ und in Minuten Tausende mögliche 3D-Chromatinstrukturen generieren. Das ist um ein Vielfaches schneller als traditionelle Labormethoden: Während ein Hi-C-Experiment Tage oder Wochen benötigt, um das Genom für einen Zelltyp zu kartieren, erzeugte ChromoGen 1.000 vorhergesagte Strukturen in nur 20 Minuten auf einer einzelnen GPU.
In der Biologie trainierten Teams der Columbia University ein „Foundation Model“ mit Daten von über einer Million Zellen, um die Genaktivität vorherzusagen. Ihre KI kann vorhersagen, welche Gene in einem bestimmten Zelltyp aktiviert sind, und simuliert damit im Wesentlichen, was ein umfangreiches Genexpressions-Experiment zeigen würde. Wie die Forscher betonen, ermöglichen diese prädiktiven Modelle „schnelle und genaue“ groß angelegte rechnerische Experimente, die die Laborarbeit ergänzen und leiten.
In Tests stimmten die Genexpressionsvorhersagen der KI für neue Zelltypen sehr genau mit tatsächlichen experimentellen Messungen überein.
Auswirkungen und Zukunftsausblick
Die Integration von KI in den experimentellen Arbeitsablauf transformiert die Wissenschaft. Durch die Automatisierung der Datenanalyse und sogar der Entscheidungsfindung während der Experimente verwandelt KI einen früheren Engpass in einen turboaufgeladenen Prozess.
Konzentrieren Sie sich auf Entdeckungen, während Maschinen repetitive Aufgaben und die Echtzeitanalyse riesiger Datensätze übernehmen.
— Forschungsexperten
Mit anderen Worten: Wissenschaftler können mehr Experimente durchführen und schneller zu Ergebnissen kommen als je zuvor.
Die Automatisierung von Experimenten mit KI wird den wissenschaftlichen Fortschritt erheblich beschleunigen.
— Physiker des Argonne National Laboratory
Aktueller Stand
KI-gesteuerte Werkzeuge in ausgewählten Laboren
Nahe Zukunft
Mehr selbstfahrende Instrumente
Langfristig
Weitverbreitete KI-Analyse
Mit Blick auf die Zukunft ist zu erwarten, dass die Rolle der KI wächst: Mehr Labore werden selbstfahrende Instrumente einsetzen, und mehr Fachgebiete werden auf schnelle KI-Analyse und -Vorhersage setzen.
Das bedeutet, dass sich der Zyklus von Hypothese, Experiment und Ergebnis von Jahren auf Monate oder sogar Tage verkürzen wird.
