מעבדות מחקר מודרניות משתמשות בבינה מלאכותית (AI) לעיבוד תוצאות ניסויים במהירות חסרת תקדים. באמצעות שילוב AI עם מכשירים אוטומטיים ומחשבים-על, מדענים יכולים לנתח מערכי נתונים עצומים ב זמן אמת, לזהות דפוסים מידית, ואפילו לחזות תוצאות מבלי להריץ ניסויים מסורתיים איטיים. יכולת זו כבר משנה את תחומי המדע מחקר חומרים ועד ביולוגיה.

להלן דרכים מרכזיות שבהן AI מזרז משמעותית את ניתוח הנתונים במעבדות:

• מעבדות “נהיגה עצמית” אוטומטיות: רובוטים מונחים על ידי AI מבצעים ניסויים ברציפות ובוחרים אילו דגימות לבדוק, מה שמפחית זמני המתנה ומדידות מיותרות.
• עיבוד נתונים בזמן אמת: נתונים המשודרים מהמכשירים מוזנים למערכות מחשוב מונעות AI לניתוח מיידי. החוקרים יכולים להתאים את הניסויים תוך כדי תנועה כי התוצאות מתקבלות בתוך דקות במקום ימים.
• מודלים חיזויים מבוססי למידת מכונה: לאחר אימון, מודלים של AI יכולים לדמות ניסויים באופן חישובי. לדוגמה, הם יכולים ליצור אלפי מבני מולקולות או פרופילי ביטוי גנים בתוך דקות, מה שייקח שבועות או חודשים בשיטות מעבדה מסורתיות.
• אוטומציה מקצה לקצה במחקר: פלטפורמות AI רחבות (כמו FutureHouse של MIT) נבנות כדי לנהל את כל תהליכי העבודה—מסקירת ספרות ואיסוף נתונים ועד לתכנון וניתוח ניסויים—ומאוטמות שלבים קריטיים רבים במחקר.

ההתקדמות הזו מאפשרת למדענים להתמקד בתובנות במקום בעיבוד שגרתי של נתונים, ומאיצה משמעותית את קצב התגליות.

אוטומציה מונעת בינה מלאכותית במעבדות

חוקרים בונים מעבדות אוטונומיות המבצעות ניסויים עם מינימום התערבות אנושית.
לדוגמה, במתקן A-Lab של מעבדת לורנס ברקלי משלבים אלגוריתמים של AI עם זרועות רובוטיות: ה-AI מציע חומרים חדשים לנסות, והרובוטים מערבבים ובודקים אותם במהירות. הלולאה הצמודה הזו של “מדענים רובוטיים” מאפשרת לאמת תרכובות מבטיחות הרבה יותר מהר מאשר במחקרים ידניים.

באופן דומה, פרויקט FutureHouse של MIT מפתח סוכני AI המטפלים במשימות כמו חיפוש ספרות, תכנון ניסויים וניתוח נתונים, כך שהמדענים יוכלו להתמקד בתגליות במקום במשימות שגרתיות.

דוגמה בולטת במיוחד היא המיקרוסקופ  נהג-עצמי של מעבדת ארגון הלאומית. במערכת זו, אלגוריתם AI מתחיל בסריקת נקודות אקראיות בדגימה, ואז חוזה היכן עשויות להיות התכונות המעניינות הבאות.

על ידי התמקדות רק באזורים עשירי נתונים ודילוג על אזורים אחידים, המיקרוסקופ אוסף תמונות שימושיות מהר בהרבה מסריקה נקודה-נקודה מסורתית. כפי שמסבירים המדענים בארגון, שליטה בינה מלאכותית “על-פי דרישה” “מבטלת את הצורך בהתערבות אנושית ומאיצה משמעותית את הניסוי”.

בפועל, זה אומר שימוש יעיל בהרבה בזמן על מכשירים מבוקשים: חוקרים יכולים לבצע סריקות ברזולוציה גבוהה מרובות באותו הזמן שדרוש לשיטה ידנית לסריקה אחת בלבד.

עיבוד נתונים בזמן אמת במתקני מחקר

מתקני מחקר גדולים משתמשים ב-AI לניתוח נתונים בזמן שהם נוצרים. במעבדת ברקלי, נתונים גולמיים ממיקרוסקופים וטלסקופים מוזרמים ישירות למחשב-על.

זרימות עבודה מבוססות למידת מכונה מעבדות את הנתונים בתוך דקות. לדוגמה, פלטפורמה חדשה בשם Distiller שולחת תמונות ממיקרוסקופ אלקטרוני למחשב-על NERSC במהלך הצילום; התוצאות מתקבלות מיד, ומאפשרות למדענים לשפר את הניסוי במקום.

גם מכשירים מורכבים נהנים: במאיץ הלייזר BELLA, מודלים של למידה עמוקה מכוונים באופן רציף את קרני הלייזר והאלקטרונים ליציבות מיטבית, ומקצרים את הזמן שהמדענים מבלים בכיולים ידניים.

מעבדות לאומיות נוספות משתמשות ב-AI לבקרת איכות בזמן אמת. הסינכרוטרון NSLS-II בברוקהייבן מפעיל כיום סוכני AI לצפייה בניסויים בקווי קרן 24/7.

אם דגימה זזה או שהנתונים נראים “חריגים”, המערכת מסמנת זאת מיד. זיהוי חריגות כזה חוסך כמויות עצומות של זמן—המדענים יכולים לתקן בעיות בזמן אמת במקום לגלות אותן אחרי שעות של אובדן זמן קרן.

באופן דומה, מאיץ החלקיקים הגדול של CERN משתמש באלגוריתמים של “למידת מכונה מהירה” המוטמעים בחומרת הטריגר שלו: AI מותאם ב-FPGA מנתח אותות התנגשות באופן מיידי, מחשב אנרגיות חלקיקים בזמן אמת ועוקף מסנני אותות ישנים.

בכל הדוגמאות הללו, AI משנה את זרימת העבודה מ“לאסוף הכל ואז לנתח מאוחר יותר” ל“לנתח תוך כדי תנועה”, מה שהופך את עיבוד הנתונים לכמעט מיידי.

מודלים חיזויים לתובנות מהירות

AI לא רק מזרז ניסויים קיימים – הוא גם מחליף עבודת מעבדה איטית בניסויים וירטואליים. בגנומיקה, למשל, כימאים מ-MIT פיתחו את ChromoGen, AI גנרטיבי הלומד את דקדוק קיפול ה-DNA.

בהינתן רצף DNA, ChromoGen יכול “לנתח במהירות” את הרצף וליצור אלפי מבני כרומטין תלת-ממדיים בתוך דקות. זה הרבה יותר מהיר משיטות מעבדה מסורתיות: בעוד ניסוי Hi-C עשוי לקחת ימים או שבועות למיפוי הגנום של סוג תא אחד, ChromoGen ייצר 1,000 מבנים חזויים תוך 20 דקות בלבד על GPU יחיד.

חשוב לציין, התחזיות של ה-AI התאימו במדויק לנתונים הניסיוניים, ואישרו את השיטה.

בביולוגיה, צוותים באוניברסיטת קולומביה אימנו “מודל יסוד” על נתונים מיותר ממיליון תאים כדי לחזות פעילות גנים.

ה-AI שלהם יכול לחזות אילו גנים מופעלים בכל סוג תא, ובפועל מדמה מה שניסוי ביטוי גנים רחב היקף היה מראה. כפי שהחוקרים מציינים, מודלים חיזויים אלו מאפשרים ניסויים חישוביים “מהירים ומדויקים” בקנה מידה גדול שמנחים ומשלימים את עבודת המעבדה הרטובה.

בבדיקות, תחזיות ביטוי הגנים של ה-AI לסוגי תאים חדשים תאמו במדויק למדידות הניסיוניות בפועל.

בקיצור, למידת מכונה מאפשרת כיום למדענים להריץ ניסויים וירטואליים בהיקף רחב: לבדוק אלפי תרחישים גנומיים או מולקולריים בזמן שלוקח לבצע ניסוי אחד בלבד במעבדה.

השפעה ותחזית לעתיד

השילוב של AI בתהליך הניסויי משנה את המדע. על ידי אוטומציה של ניתוח נתונים ואפילו קבלת החלטות במהלך ניסויים, AI הופך צוואר בקבוק לתהליך מואץ במיוחד.

חוקרים מדווחים שעם כלים מונעי AI, הם יכולים “להתמקד בתגליות בעוד שהמכונות מטפלות במשימות חוזרות וניתוח בזמן אמת של כמויות עצומות של נתונים”.

במילים אחרות, מדענים יכולים לבצע יותר ניסויים ולהסיק מסקנות מהר יותר מאי פעם. כפי שמסכמים פיזיקאים בארגון, היכולת “לאוטומט ניסויים עם AI תאיץ משמעותית את ההתקדמות המדעית”.

בהסתכלות קדימה, צפוי שתפקיד ה-AI יגדל: יותר מעבדות ישתמשו במכשירים נהגים-עצמיים, ויותר תחומים יתבססו על ניתוח וחיזוי מהיר של AI.

משמעות הדבר היא שהמחזור של השערה, ניסוי ותוצאה יתקצר—משנים לחודשים ואפילו ימים.

התוצאה היא עידן חדש של מדע מונחה נתונים, שבו פריצות דרך בחומרים, אנרגיה, בריאות ועוד יכולות לצמוח בקצב חסר תקדים, מונעות על ידי יכולת ה-AI לפרש במהירות נתונים ניסיוניים.