आधुनिक अनुसंधान प्रयोगशालाएँ अभियांत्रिकी बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग कर रही हैं ताकि प्रयोगात्मक परिणामों को अभूतपूर्व गति से संसाधित किया जा सके। एआई को स्वचालित उपकरणों और सुपरकंप्यूटरों के साथ एकीकृत करके, वैज्ञानिक विशाल डेटा सेटों का तत्काल विश्लेषण कर सकते हैं, पैटर्न तुरंत पहचान सकते हैं, और यहां तक कि धीमे पारंपरिक प्रयोगों को चलाए बिना परिणामों की भविष्यवाणी भी कर सकते हैं। यह क्षमता पहले से ही सामग्री विज्ञान से लेकर जीवविज्ञान तक के क्षेत्रों में क्रांति ला रही है।

नीचे हम प्रमुख तरीकों का अवलोकन करते हैं जिनसे एआई प्रयोगशाला डेटा विश्लेषण को बहुत तेज़ बनाता है:

• स्वचालित “स्व-चालित” प्रयोगशालाएँ: एआई-निर्देशित रोबोट लगातार प्रयोग चलाते हैं और परीक्षण के लिए नमूनों का चयन करते हैं, जिससे निष्क्रिय समय और अनावश्यक माप कम होते हैं।
• तत्काल डेटा प्रोसेसिंग: उपकरणों से प्राप्त डेटा को एआई-संचालित कंप्यूटिंग सिस्टम में तुरंत भेजा जाता है। शोधकर्ता प्रयोगों को तुरंत समायोजित कर सकते हैं क्योंकि परिणाम मिनटों में मिल जाते हैं, न कि दिनों में।
• पूर्वानुमानित मशीन लर्निंग मॉडल: एक बार प्रशिक्षित होने पर, एआई मॉडल कंप्यूटेशनल रूप से प्रयोगों का अनुकरण कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, वे मिनटों में हजारों आणविक संरचनाएँ या जीन-प्रकाशन प्रोफाइल बना सकते हैं, जो प्रयोगशाला तकनीकों को सप्ताहों या महीनों लगते।
• सम्पूर्ण अनुसंधान स्वचालन: व्यापक एआई प्लेटफ़ॉर्म (जैसे MIT का FutureHouse) पूरे कार्यप्रवाह को संभालने के लिए बनाए जा रहे हैं—साहित्य समीक्षा और डेटा संग्रह से लेकर प्रयोग डिजाइन और विश्लेषण तक—जो कई महत्वपूर्ण अनुसंधान चरणों को स्वचालित करते हैं।

ये प्रगति वैज्ञानिकों को सामान्य डेटा विश्लेषण की बजाय अंतर्दृष्टि पर ध्यान केंद्रित करने देती हैं, जिससे खोज की गति में नाटकीय वृद्धि होती है।

प्रयोगशालाओं में एआई-चालित स्वचालन

शोधकर्ता ऐसे स्वायत्त प्रयोगशालाएँ बना रहे हैं जो न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ प्रयोग चलाती हैं।
उदाहरण के लिए, लॉरेंस बर्कले लैब की A-Lab सुविधा एआई एल्गोरिदम को रोबोटिक भुजाओं के साथ जोड़ती है: एआई नए पदार्थों का सुझाव देता है, और रोबोट उन्हें तेजी से मिलाकर परीक्षण करते हैं। इस “रोबोट वैज्ञानिकों” के घनिष्ठ चक्र का मतलब है कि संभावित यौगिकों का सत्यापन मैनुअल अध्ययनों की तुलना में बहुत तेज़ होता है।

इसी तरह, MIT का FutureHouse प्रोजेक्ट एआई एजेंट विकसित कर रहा है जो साहित्य खोज, प्रयोग योजना, और डेटा विश्लेषण जैसे कार्य संभालते हैं, ताकि वैज्ञानिक खोजों पर ध्यान केंद्रित कर सकें न कि सामान्य कार्यों पर।

एक विशेष उल्लेखनीय उदाहरण है आर्गोन नेशनल लैबोरेटरी का स्व-चालित माइक्रोस्कोप। इस प्रणाली में, एक एआई एल्गोरिदम नमूने के कुछ यादृच्छिक बिंदुओं को स्कैन करके शुरू करता है, फिर भविष्यवाणी करता है कि अगले रोचक क्षेत्र कहां हो सकते हैं।

केवल डेटा-समृद्ध क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करके और समान क्षेत्रों को छोड़कर, माइक्रोस्कोप पारंपरिक बिंदु-दर-बिंदु स्कैन की तुलना में बहुत तेज़ी से उपयोगी छवियाँ एकत्र करता है। जैसा कि आर्गोन के वैज्ञानिक बताते हैं, “तत्काल” एआई नियंत्रण “मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता को समाप्त करता है और प्रयोग को नाटकीय रूप से तेज़ करता है”।

व्यवहार में, इसका मतलब है उच्च मांग वाले उपकरणों का अधिक कुशल उपयोग: शोधकर्ता उतने ही समय में कई उच्च-रिज़ॉल्यूशन स्कैन चला सकते हैं जितना मैनुअल विधियाँ केवल एक के लिए लेतीं।

अनुसंधान सुविधाओं में वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग

बड़ी अनुसंधान सुविधाएँ एआई का उपयोग कर रही हैं ताकि डेटा का विश्लेषण जैसे ही उत्पन्न होता है किया जा सके। बर्कले लैब में, माइक्रोस्कोप और टेलीस्कोप से कच्चा डेटा सीधे सुपरकंप्यूटर को भेजा जाता है।

मशीन-लर्निंग वर्कफ़्लो इस डेटा को मिनटों में संसाधित करते हैं। उदाहरण के लिए, एक नया प्लेटफ़ॉर्म Distiller इमेजिंग के दौरान इलेक्ट्रॉन-माइक्रोस्कोप छवियों को NERSC सुपरकंप्यूटर को भेजता है; परिणाम तुरंत वापस आते हैं, जिससे वैज्ञानिक प्रयोग को तुरंत सुधार सकते हैं।

यहाँ तक कि जटिल उपकरण भी लाभान्वित होते हैं: BELLA लेजर एक्सेलेरेटर में, डीप-लर्निंग मॉडल लगातार लेजर और इलेक्ट्रॉन बीम को स्थिरता के लिए ट्यून करते हैं, जिससे वैज्ञानिकों का मैनुअल कैलिब्रेशन का समय कम हो जाता है।

अन्य राष्ट्रीय प्रयोगशालाएँ लाइव गुणवत्ता नियंत्रण के लिए एआई का उपयोग करती हैं। ब्रुकहेवन का NSLS-II सिंक्रोट्रॉन अब 24/7 बीमलाइन प्रयोगों पर नजर रखने के लिए एआई एजेंटों का उपयोग करता है।

यदि कोई नमूना हिलता है या डेटा “असामान्य” दिखता है, तो सिस्टम तुरंत इसे चिन्हित कर देता है। इस प्रकार की विसंगति पहचान बहुत समय बचाती है—वैज्ञानिक वास्तविक समय में समस्याओं को ठीक कर सकते हैं बजाय इसके कि वे घंटों के बीमटाइम के नुकसान के बाद पता लगाएं।

इसी तरह, CERN का लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर अपने ट्रिगर हार्डवेयर में निर्मित “फास्ट एमएल” एल्गोरिदम का उपयोग करता है: FPGA में कस्टम एआई टकराव संकेतों का तुरंत विश्लेषण करता है, कणों की ऊर्जा वास्तविक समय में गणना करता है और पुराने सिग्नल फिल्टरों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

इन उदाहरणों में, एआई कार्यप्रवाह को “सब कुछ इकट्ठा करें फिर बाद में विश्लेषण करें” से बदलकर “तत्काल विश्लेषण करें” में परिवर्तित करता है, जिससे डेटा प्रोसेसिंग लगभग तुरंत हो जाती है।

तेजी से अंतर्दृष्टि के लिए पूर्वानुमानित मॉडल

एआई केवल मौजूदा प्रयोगों को तेज़ नहीं कर रहा है—यह धीमे लैब कार्यों को आभासी प्रयोगों से बदल रहा है। उदाहरण के लिए, जीनोमिक्स में, MIT के रसायनज्ञों ने ChromoGen विकसित किया है, एक जनरेटिव एआई जो डीएनए फोल्डिंग की व्याकरण सीखता है।

एक डीएनए अनुक्रम दिए जाने पर, ChromoGen मिनटों में हजारों संभावित 3D क्रोमैटिन संरचनाएँ उत्पन्न कर सकता है। यह पारंपरिक लैब विधियों की तुलना में बहुत तेज़ है: जबकि एक Hi-C प्रयोग को एक सेल प्रकार के लिए जीनोम मैप करने में दिन या सप्ताह लग सकते हैं, ChromoGen ने केवल 20 मिनट में एक GPU पर 1,000 पूर्वानुमानित संरचनाएँ बनाई।

महत्वपूर्ण बात यह है कि एआई की भविष्यवाणियाँ प्रयोगात्मक डेटा के साथ बहुत मेल खाती हैं, जिससे इस दृष्टिकोण की पुष्टि होती है।

जीवविज्ञान में, कोलंबिया विश्वविद्यालय की टीम ने एक “फाउंडेशन मॉडल” को एक मिलियन से अधिक कोशिकाओं के डेटा पर प्रशिक्षित किया ताकि जीन गतिविधि की भविष्यवाणी की जा सके।

उनका एआई किसी भी कोशिका प्रकार में सक्रिय जीनों की भविष्यवाणी कर सकता है, मूल रूप से एक विशाल जीन-प्रकाशन प्रयोग का अनुकरण करता है। जैसा कि शोधकर्ताओं ने बताया, ये पूर्वानुमानित मॉडल “तेज़ और सटीक” बड़े पैमाने पर कम्प्यूटेशनल प्रयोगों को सक्षम करते हैं जो लैब कार्य को मार्गदर्शित और पूरक करते हैं।

परीक्षणों में, नए कोशिका प्रकारों के लिए एआई की जीन अभिव्यक्ति भविष्यवाणियाँ वास्तविक प्रयोगात्मक मापों के साथ बहुत मेल खाती हैं।

संक्षेप में, मशीन लर्निंग अब वैज्ञानिकों को आभासी परीक्षण स्केल पर चलाने की अनुमति देता है: हजारों जीनोमिक या आणविक परिदृश्यों की जांच करने में उतना समय लगता है जितना एक प्रयोगशाला में एक परीक्षण करने में।

प्रभाव और भविष्य की दृष्टि

प्रयोगात्मक कार्यप्रवाह में एआई का समावेश विज्ञान को बदल रहा है। डेटा विश्लेषण और यहां तक कि प्रयोगों के दौरान निर्णय लेने को स्वचालित करके, एआई उस बाधा को एक तीव्र गति वाली प्रक्रिया में बदल देता है।

शोधकर्ता बताते हैं कि एआई-चालित उपकरणों के साथ, वे “खोज पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जबकि मशीनें दोहराए जाने वाले कार्य और विशाल डेटा सेटों का वास्तविक समय विश्लेषण संभालती हैं”।

दूसरे शब्दों में, वैज्ञानिक पहले से कहीं अधिक तेज़ी से अधिक प्रयोग कर सकते हैं और निष्कर्ष निकाल सकते हैं। जैसा कि आर्गोन के भौतिकविद कहते हैं,  “एआई के साथ प्रयोगों को स्वचालित करने की क्षमता वैज्ञानिक प्रगति को काफी तेज़ कर देगी”।

आगे देखते हुए, हम उम्मीद कर सकते हैं कि एआई की भूमिका बढ़ेगी: अधिक प्रयोगशालाएँ स्व-चालित उपकरणों का उपयोग करेंगी, और अधिक क्षेत्र तेज़ एआई विश्लेषण और पूर्वानुमान पर निर्भर होंगे।

इसका मतलब है कि परिकल्पना, प्रयोग, और परिणाम का चक्र वर्षों से घटकर महीनों या यहां तक कि दिनों में आ जाएगा।

परिणामस्वरूप, डेटा-आधारित विज्ञान का एक नया युग आएगा, जहां सामग्री, ऊर्जा, स्वास्थ्य और अन्य क्षेत्रों में अभूतपूर्व गति से प्रगति संभव होगी, जो एआई की प्रयोगात्मक डेटा को तेजी से समझने की क्षमता से संचालित होगी।