בינה מלאכותית מנתחת נתונים ניסיוניים
במחקר מדעי, מהירות ודיוק בניתוח נתונים ניסיוניים הם קריטיים. בעבר, עיבוד מערכי נתונים יכול היה לקחת ימים ואף שבועות, אך הבינה המלאכותית (AI) שינתה זאת. AI יכולה לסרוק, לעבד ולהפיק תובנות מנפחים עצומים של נתונים בתוך דקות, ועוזרת לחוקרים לחסוך זמן, להפחית טעויות ולהאיץ תגליות.
מעבדות מחקר מודרניות משתמשות בבינה מלאכותית (AI) לעיבוד תוצאות ניסיוניות במהירות חסרת תקדים. באמצעות שילוב AI עם מכשירים אוטומטיים ומחשבי על, מדענים יכולים לנתח מערכי נתונים עצומים בזמן אמת, לזהות דפוסים מידית ואפילו לחזות תוצאות ללא צורך בניסויים איטיים מסורתיים. יכולת זו כבר משנה תחומים כמו מדעי החומרים וביולוגיה.
להלן דרכים מרכזיות שבהן AI מזרז משמעותית את ניתוח הנתונים במעבדה:
ארבעה יישומים מהפכניים של AI בניתוח מעבדתי
מעבדות "נהיגה עצמית" אוטומטיות
רובוטים מונחי AI מנהלים ניסויים ברצף ובוחרים דגימות לבדיקה, מקצרים זמני המתנה ומפחיתים מדידות מיותרות.
עיבוד נתונים בזמן אמת
נתונים משודרים מהמכשירים מוזנים למערכות מחשוב מונחות AI לניתוח מיידי. החוקרים יכולים להתאים ניסויים תוך כדי תנועה כי התוצאות מתקבלות בדקות במקום ימים.
מודלים חיזויים מבוססי למידת מכונה
לאחר אימון, מודלים של AI יכולים לדמות ניסויים חישוביים. לדוגמה, הם יכולים ליצור אלפי מבני מולקולות או פרופילי ביטוי גנים בדקות, במקום שבועות או חודשים בניסויים מעבדתיים.
אוטומציה מקצה לקצה במחקר
פלטפורמות AI רחבות (כמו FutureHouse של MIT) נבנות כדי לנהל את כל זרימת העבודה – מסקירת ספרות ואיסוף נתונים ועד לתכנון וניתוח ניסויים – ומאוטמות שלבים רבים קריטיים במחקר.
אוטומציה מונחית AI במעבדות
חוקרים בונים מעבדות אוטונומיות שמבצעות ניסויים עם התערבות אנושית מינימלית. לדוגמה, במתקן A-Lab של מעבדת לורנס ברקלי, אלגוריתמים של AI משולבים עם זרועות רובוטיות: ה-AI מציע חומרים חדשים לנסות, והרובוטים מערבבים ובודקים אותם במהירות. מעגל הדוק זה של "מדענים רובוטיים" מאשר תרכובות מבטיחות מהר יותר מאשר במחקרים ידניים.
בדומה לכך, פרויקט FutureHouse של MIT מפתח סוכני AI לטיפול במשימות כמו חיפוש ספרות, תכנון ניסויים וניתוח נתונים, כדי לאפשר למדענים להתמקד בתגליות במקום במשימות שגרתיות.
מיקרוסקופ נהיגה עצמית
סריקה אינטיליגנטית
דוגמה בולטת במיוחד היא מיקרוסקופ הנהיגה העצמית של מעבדת ארגון. במערכת זו, אלגוריתם AI מתחיל בסריקת נקודות אקראיות בדגימה, ואז חוזה היכן עשויות להיות התכונות המעניינות הבאות.
שליטה בזמן אמת של AI מבטלת את הצורך בהתערבות אנושית ומאיצה משמעותית את הניסוי.
— מדעני מעבדת ארגון
על ידי התמקדות רק באזורים עשירי נתונים ודילוג על אזורים אחידים, המיקרוסקופ אוסף תמונות שימושיות מהר יותר בהרבה מסריקה נקודה-נקודה מסורתית. בפועל, זה אומר שימוש יעיל יותר בזמן במכשירים מבוקשים: חוקרים יכולים לבצע סריקות ברזולוציה גבוהה מרובות באותו הזמן שנדרש לשיטה ידנית לסריקה אחת בלבד.
עיבוד נתונים בזמן אמת במתקני מחקר
מתקני מחקר גדולים משתמשים ב-AI לניתוח נתונים כשהם נוצרים. במעבדת ברקלי, נתונים גולמיים ממיקרוסקופים וטלסקופים משודרים ישירות למחשב על.
פלטפורמת Distiller
זרימות עבודה מבוססות למידת מכונה מעבדות נתונים בתוך דקות. פלטפורמה חדשה בשם Distiller שולחת תמונות ממיקרוסקופ אלקטרונים למחשב העל של NERSC במהלך ההדמיה; התוצאות חוזרות מיד, ומאפשרות לחוקרים לחדד 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.
ניטור 24/7
מעבדות לאומיות אחרות משתמשות ב-AI לבקרת איכות בזמן אמת. הסינכרוטרון NSLS-II של ברוקהייבן מפעיל סוכני AI לצפייה בניסויים בקו הקרן 24/7.
אם דגימה זזה או שהנתונים נראים "לא תקינים", המערכת מסמנת זאת מיד. זיהוי חריגים מסוג זה חוסך כמויות עצומות של זמן – מדענים יכולים לתקן בעיות בזמן אמת במקום לגלות אותן אחרי שעות של אובדן זמן קרן.
פיזיקת חלקיקים
מאיץ החלקיקים הגדול של CERN משתמש באלגוריתמים "ML מהירים" המוטמעים בחומרת הטריגר שלו: AI מותאם ב-FPGA מנתח אותות התנגשות מיידית, מחשב אנרגיות חלקיקים בזמן אמת ועוקף מסנני אותות ישנים.
לכוד הכל ואז נתח מאוחר יותר
- איסוף נתונים במשך שעות או ימים
- ניתוח ידני לאחר ניסויים
- גילוי בעיות מאוחר מדי
- התאמות בזמן אמת מוגבלות
ניתוח בזמן אמת
- עיבוד נתונים מיידי
- שיפור ניסויים בזמן אמת
- זיהוי בעיות מיידי
- אופטימיזציה רציפה
מודלים חיזויים לתובנות מהירות
AI לא רק מזרז ניסויים קיימים – הוא גם מחליף עבודה מעבדתית איטית בניסויים וירטואליים. בגנומיקה, למשל, כימאים ב-MIT פיתחו את ChromoGen, AI גנרטיבי שלומד את דקדוק קיפול ה-DNA.
ChromoGen AI
חיזוי ביטוי גנים
בהינתן רצף DNA, ChromoGen יכול "לנתח במהירות" את הרצף וליצור אלפי מבני כרומטין תלת-ממדיים אפשריים בתוך דקות. זה מהיר בהרבה משיטות מעבדה מסורתיות: בעוד ניסוי Hi-C עשוי לקחת ימים או שבועות למיפוי הגנום לסוג תא אחד, ChromoGen הפיק 1,000 מבנים חזויים תוך 20 דקות על GPU יחיד.
בביולוגיה, צוותים באוניברסיטת קולומביה אימנו "מודל יסוד" על נתונים מיותר ממיליון תאים לחיזוי פעילות גנים. ה-AI שלהם יכול לחזות אילו גנים מופעלים בכל סוג תא, ובכך לדמות ניסוי ביטוי גנים רחב היקף. כפי שהחוקרים מציינים, מודלים חיזויים אלו מאפשרים ניסויים חישוביים מהירים ומדויקים בקנה מידה גדול שמנחים ומשלימים את העבודה במעבדה הרטובה.
בבדיקות, תחזיות הביטוי הגנטי של ה-AI לסוגי תאים חדשים תאמו במדויק למדידות ניסיוניות אמיתיות.
השפעה ותחזית עתידית
שילוב AI בזרימת העבודה הניסיונית משנה את המדע. על ידי אוטומציה של ניתוח נתונים ואפילו קבלת החלטות במהלך ניסויים, AI הופך צוואר בקבוק לתהליך מואץ.
התמקדו בתגליות בעוד שהמכונות מטפלות במשימות חוזרות וניתוח בזמן אמת של כמויות עצומות של נתונים.
— מדעני מחקר
במילים אחרות, מדענים יכולים לבצע יותר ניסויים ולהסיק מסקנות מהר יותר מאי פעם.
אוטומציה של ניסויים עם AI תאיץ משמעותית את ההתקדמות המדעית.
— פיזיקאים ממעבדת ארגון
מצב נוכחי
כלים מונחי AI במעבדות נבחרות
עתיד קרוב
יותר מכשירים נהיגה עצמית
טווח ארוך
אימוץ רחב של ניתוח AI
בהסתכלות קדימה, ניתן לצפות שתפקיד ה-AI יגדל: יותר מעבדות ישתמשו במכשירים נהיגה עצמית, ויותר תחומים יתבססו על ניתוח וחיזוי מהיר של AI.
משמעות הדבר היא שמחזור ההיפותזה, הניסוי והתוצאה יתקצר – משנים לחודשים ואפילו ימים.
