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 erläutern wir die wichtigsten Wege, wie KI die Labor-Datenanalyse deutlich beschleunigt:

• 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: Datenströme von Instrumenten werden in KI-gesteuerte Computersysteme eingespeist und sofort analysiert. Forschende können Experimente direkt anpassen, da Ergebnisse in Minuten statt Tagen vorliegen.
• Prädiktive maschinelle Lernmodelle: Einmal trainiert, können KI-Modelle Experimente rechnerisch simulieren. Beispielsweise können sie in Minuten Tausende molekulare Strukturen oder Genexpressionsprofile erzeugen – eine Aufgabe, die mit Labortechniken Wochen oder Monate dauern würde.
• End-to-End-Forschungsautomatisierung: Umfassende KI-Plattformen (wie MITs FutureHouse) werden entwickelt, um komplette Arbeitsabläufe zu steuern – von der Literaturrecherche und Datensammlung bis hin zu Versuchsplanung und Analyse – und viele kritische Forschungsschritte zu automatisieren.

Diese Fortschritte ermöglichen es Wissenschaftlern, sich auf Erkenntnisse statt auf routinemäßige Datenverarbeitung zu konzentrieren und beschleunigen den Entdeckungsprozess erheblich.

KI-gesteuerte Automatisierung in Laboren

Forscher entwickeln autonome Labore, die Experimente mit minimaler menschlicher Intervention durchführen.
Beispielsweise kombiniert die A-Lab-Einrichtung des Lawrence Berkeley Lab KI-Algorithmen mit Roboterarmen: Die KI schlägt neue Materialien vor, die Roboter dann schnell mischen und testen. Diese enge Zusammenarbeit von „Roboter-Wissenschaftlern“ ermöglicht eine viel schnellere Validierung vielversprechender Verbindungen als bei manuellen Studien.

Ähnlich entwickelt das FutureHouse-Projekt des MIT KI-Agenten, die Aufgaben wie Literaturrecherche, Versuchsplanung und Datenanalyse übernehmen, sodass Wissenschaftler sich auf Entdeckungen statt auf Routineaufgaben konzentrieren können.

Ein besonders eindrucksvolles Beispiel ist das  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.

Indem es sich nur auf datenreiche Bereiche konzentriert und einheitliche Flächen überspringt, sammelt das Mikroskop nützliche Bilder viel schneller als ein traditioneller Punkt-für-Punkt-Scan. Wie die Wissenschaftler von Argonne erklären, eliminiert die „On-the-fly“-KI-Steuerung „die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe und beschleunigt das Experiment erheblich“.

In der Praxis bedeutet dies eine deutlich effizientere Nutzung der Zeit an stark nachgefragten Instrumenten: Forschende können mehrere hochauflösende Scans in der 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 übertragen.

Maschinelle Lernverfahren verarbeiten diese Daten innerhalb von Minuten. Beispielsweise sendet eine neue Plattform namens Distiller Elektronenmikroskop-Bilder während der Aufnahme 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.

Andere nationale Labore setzen KI für die Live-Qualitätskontrolle ein. Das NSLS-II-Synchrotron in Brookhaven überwacht nun rund um die Uhr mit KI-Agenten die Strahllinien-Experimente.

Wenn sich eine Probe verschiebt oder Daten „auffällig“ erscheinen, meldet das System dies sofort. Diese Art der Anomalieerkennung spart enorme Zeit – Forschende können Probleme in Echtzeit beheben, statt sie erst nach Stunden verlorener Strahlzeit zu entdecken.

Ebenso verwendet der Large Hadron Collider am CERN „schnelle ML“-Algorithmen, die in die Trigger-Hardware integriert sind: Spezielle KI in FPGAs analysiert Kollisionssignale sofort, berechnet Teilchenenergien in Echtzeit und übertrifft ältere Signalfilter.

In all diesen Beispielen verlagert KI den Arbeitsablauf vom „alles sammeln und später analysieren“ hin zu „sofortiger Analyse“, wodurch die Datenverarbeitung nahezu augenblicklich erfolgt.

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.

Anhand einer 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 eines Zelltyps zu kartieren, erzeugte ChromoGen 1.000 vorhergesagte Strukturen in nur 20 Minuten auf einer einzigen GPU.

Wichtig ist, dass die Vorhersagen der KI eng mit den experimentellen Daten übereinstimmten und den Ansatz validieren.

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 präzise“ groß angelegte rechnerische Experimente, die die Laborarbeit ergänzen und steuern.

In Tests stimmten die Genexpressionsvorhersagen der KI für neue Zelltypen sehr genau mit tatsächlichen experimentellen Messungen überein.

Kurz gesagt, maschinelles Lernen erlaubt es Wissenschaftlern nun, virtuelle Versuche in großem Maßstab durchzuführen: Tausende genomische oder molekulare Szenarien in der Zeit zu prüfen, die ein einziges Experiment im Labor benötigen würde.

Auswirkungen und Ausblick

Die Integration von KI in den experimentellen Arbeitsablauf verändert die Wissenschaft grundlegend. Indem sie die Datenanalyse und sogar Entscheidungen während der Experimente automatisiert, verwandelt KI einen früheren Engpass in einen beschleunigten Prozess.

Forscher berichten, dass sie mit KI-gestützten Werkzeugen „Entdeckungen vorantreiben können, während Maschinen repetitive Aufgaben und die Echtzeitanalyse großer Datensätze übernehmen“.

Mit anderen Worten: Wissenschaftler können mehr Experimente durchführen und schneller zu Ergebnissen kommen als je zuvor. Wie Physiker von Argonne zusammenfassen, wird die Fähigkeit, „Experimente mit KI zu automatisieren, den wissenschaftlichen Fortschritt erheblich beschleunigen“.

Für die Zukunft ist zu erwarten, dass die Rolle der KI weiter wächst: Mehr Labore werden selbstfahrende Instrumente einsetzen, und mehr Fachbereiche werden auf schnelle KI-Analyse und -Vorhersage setzen.

Das bedeutet, dass sich der Zyklus von Hypothese, Experiment und Ergebnis verkürzen wird – von Jahren auf Monate oder sogar Tage.

Das Ergebnis ist eine neue Ära datengetriebener Wissenschaft, in der Durchbrüche in Materialwissenschaft, Energie, Gesundheit und darüber hinaus in einem beispiellosen Tempo entstehen können, angetrieben von der Fähigkeit der KI, experimentelle Daten schnell zu interpretieren.