एआई प्रयोगात्मक डेटा का विश्लेषण करता है
वैज्ञानिक अनुसंधान में, प्रयोगात्मक डेटा के विश्लेषण में गति और सटीकता अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। पहले, डेटा सेट को संसाधित करने में दिन या सप्ताह लग सकते थे, लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने इसे बदल दिया है। एआई मिनटों में विशाल मात्रा में डेटा को स्कैन, प्रोसेस और अंतर्दृष्टि निकाल सकता है, जिससे शोधकर्ता समय बचा सकते हैं, त्रुटियों को कम कर सकते हैं और खोजों को तेज़ कर सकते हैं।
आधुनिक अनुसंधान प्रयोगशालाएं अभिकलित बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग कर अप्रत्याशित गति से प्रयोगात्मक परिणामों को संसाधित कर रही हैं। एआई को स्वचालित उपकरणों और सुपरकंप्यूटरों के साथ एकीकृत करके, वैज्ञानिक विशाल डेटा सेटों का रीयल टाइम में विश्लेषण कर सकते हैं, तुरंत पैटर्न पहचान सकते हैं, और धीमे पारंपरिक प्रयोगों को चलाए बिना परिणामों की पूर्वानुमान भी कर सकते हैं। यह क्षमता पहले से ही सामग्री विज्ञान से लेकर जीवविज्ञान तक के क्षेत्रों में क्रांति ला रही है।
नीचे हम एआई द्वारा प्रयोगशाला डेटा विश्लेषण को तेज़ बनाने के मुख्य तरीकों का अन्वेषण करते हैं:
प्रयोगशाला विश्लेषण में चार क्रांतिकारी एआई अनुप्रयोग
स्वचालित "स्व-चालित" प्रयोगशालाएं
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।
रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग
उपकरणों से स्ट्रीम किया गया डेटा एआई-संचालित कंप्यूटिंग सिस्टम में तुरंत विश्लेषण के लिए भेजा जाता है। शोधकर्ता प्रयोगों को तुरंत समायोजित कर सकते हैं क्योंकि परिणाम मिनटों में मिलते हैं, न कि दिनों में।
पूर्वानुमान मशीन लर्निंग मॉडल
एक बार प्रशिक्षित होने पर, एआई मॉडल कंप्यूटेशनली प्रयोगों का अनुकरण कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, वे मिनटों में हजारों आणविक संरचनाएं या जीन-अभिव्यक्ति प्रोफाइल उत्पन्न कर सकते हैं, जो प्रयोगशाला तकनीकों को सप्ताह या महीनों लगते।
एंड-टू-एंड अनुसंधान स्वचालन
व्यापक एआई प्लेटफॉर्म (जैसे MIT का FutureHouse) पूरे कार्यप्रवाह को संभालने के लिए बनाए जा रहे हैं—साहित्य समीक्षा और डेटा संग्रह से लेकर प्रयोगात्मक डिजाइन और विश्लेषण तक—कई महत्वपूर्ण अनुसंधान चरणों को स्वचालित करते हुए।
प्रयोगशालाओं में एआई-संचालित स्वचालन
शोधकर्ता स्वायत्त प्रयोगशालाएं 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 कड़े चक्र का मतलब है कि आशाजनक यौगिक मैनुअल अध्ययनों की तुलना में बहुत तेज़ी से सत्यापित होते हैं।
इसी तरह, MIT का FutureHouse प्रोजेक्ट साहित्य खोज, प्रयोग योजना, और डेटा विश्लेषण जैसे कार्यों को संभालने के लिए एआई एजेंट विकसित कर रहा है, ताकि वैज्ञानिक खोजों पर ध्यान केंद्रित कर सकें न कि रूटीन कार्यों पर।
स्व-चालित माइक्रोस्कोप
बुद्धिमान स्कैनिंग
एक विशेष उल्लेखनीय उदाहरण आर्गोन नेशनल लैबोरेटरी का स्व-चालित माइक्रोस्कोप है। इस सिस्टम में, एक एआई एल्गोरिदम नमूने पर कुछ यादृच्छिक बिंदुओं को स्कैन करके शुरू करता है, फिर भविष्यवाणी करता है कि अगली दिलचस्प विशेषताएं कहां हो सकती हैं।
तत्काल एआई नियंत्रण मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता को समाप्त करता है और प्रयोग को नाटकीय रूप से तेज़ करता है।
— आर्गोन नेशनल लैबोरेटरी वैज्ञानिक
केवल डेटा-समृद्ध क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करके और समान क्षेत्रों को छोड़कर, माइक्रोस्कोप उपयोगी छवियां पारंपरिक बिंदु-दर-बिंदु स्कैन की तुलना में बहुत तेज़ी से एकत्र करता है। व्यवहार में, इसका मतलब है उच्च मांग वाले उपकरणों पर समय का अधिक कुशल उपयोग: शोधकर्ता उसी समय में कई उच्च-रिज़ॉल्यूशन स्कैन चला सकते हैं जो मैनुअल विधियों को केवल एक के लिए चाहिए।
अनुसंधान सुविधाओं में रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग
बड़ी अनुसंधान सुविधाएं डेटा का विश्लेषण कर रही हैं जैसे ही वह उत्पन्न होता है। बर्कले लैब में, माइक्रोस्कोप और टेलीस्कोप से कच्चा डेटा सीधे सुपरकंप्यूटर को स्ट्रीम किया जाता है।
डिस्टिलर प्लेटफॉर्म
मशीन-लर्निंग वर्कफ़्लोज़ मिनटों में डेटा को प्रोसेस करते हैं। एक नया प्लेटफॉर्म डिस्टिलर इलेक्ट्रॉन-माइक्रोस्कोप छवियों को इमेजिंग के दौरान NERSC सुपरकंप्यूटर को भेजता है; परिणाम तुरंत वापस आते हैं, जिससे वैज्ञानिक प्रयोग को तुरंत परिष्कृत कर सकते हैं।
यहां 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 समय कम होता है।
24/7 निगरानी
अन्य राष्ट्रीय प्रयोगशालाएं लाइव गुणवत्ता नियंत्रण के लिए एआई का उपयोग करती हैं। ब्रुकहेवन का NSLS-II सिंक्रोट्रॉन अब 24/7 बीमलाइन प्रयोगों की निगरानी के लिए एआई एजेंटों का उपयोग करता है।
यदि कोई नमूना हिलता है या डेटा "गलत" दिखता है, तो सिस्टम तुरंत इसे फ्लैग करता है। इस प्रकार की विसंगति पहचान विशाल समय बचाती है—वैज्ञानिक वास्तविक समय में समस्याओं को ठीक कर सकते हैं बजाय इसके कि वे घंटों के खोए हुए बीमटाइम के बाद पता लगाएं।
कण भौतिकी
CERN का लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर अपने ट्रिगर हार्डवेयर में "फास्ट एमएल" एल्गोरिदम का उपयोग करता है: FPGAs में निर्मित कस्टम एआई टकराव संकेतों का तात्कालिक विश्लेषण करता है, कण ऊर्जा को रीयल टाइम में गणना करता है और पुराने सिग्नल फिल्टरों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
सब कुछ इकट्ठा करें फिर बाद में विश्लेषण करें
- डेटा संग्रह में घंटे या दिन लगते हैं
- प्रयोगों के बाद मैनुअल विश्लेषण
- समस्याएं बहुत देर से पता चलती हैं
- सीमित रीयल-टाइम समायोजन
तत्काल विश्लेषण करें
- तत्काल डेटा प्रोसेसिंग
- रीयल-टाइम प्रयोग सुधार
- तत्काल समस्या पहचान
- लगातार अनुकूलन
त्वरित अंतर्दृष्टि के लिए पूर्वानुमान मॉडल
एआई केवल मौजूदा प्रयोगों को तेज़ नहीं कर रहा है – यह धीमे लैब कार्य को वर्चुअल प्रयोगों से बदल भी 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।
ChromoGen एआई
जीन अभिव्यक्ति पूर्वानुमान
एक डीएनए अनुक्रम दिए जाने पर, ChromoGen अनुक्रम का "तेजी से विश्लेषण" कर सकता है और मिनटों में हजारों संभावित 3D क्रोमैटिन संरचनाएं उत्पन्न कर सकता है। यह पारंपरिक लैब विधियों की तुलना में बहुत तेज़ है: जबकि एक Hi-C प्रयोग को एक कोशिका 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 संरचनाएं उत्पन्न कीं।
जीवविज्ञान में, कोलंबिया विश्वविद्यालय की टीम ने एक "फाउंडेशन मॉडल" को एक मिलियन से अधिक कोशिकाओं के डेटा पर प्रशिक्षित किया ताकि जीन गतिविधि का पूर्वानुमान लगाया जा सके। उनका एआई यह भविष्यवाणी कर सकता है कि किसी भी कोशिका प्रकार में कौन से जीन सक्रिय होंगे, मूल रूप से यह अनुकरण करता है कि एक विशाल जीन-अभिव्यक्ति प्रयोग क्या दिखाएगा। जैसा कि शोधकर्ताओं ने कहा, ये पूर्वानुमान मॉडल "तेज और सटीक" बड़े पैमाने पर कंप्यूटेशनल प्रयोगों को सक्षम करते हैं जो लैब के काम को मार्गदर्शित और पूरक करते हैं।
परीक्षणों में, नए कोशिका प्रकारों के लिए एआई की जीन अभिव्यक्ति भविष्यवाणियां वास्तविक प्रयोगात्मक मापों के साथ बहुत निकटता से मेल खाती हैं।
प्रभाव और भविष्य की दृष्टि
प्रयोगात्मक कार्यप्रवाह में एआई का एकीकरण विज्ञान को बदल रहा है। डेटा विश्लेषण और यहां तक कि प्रयोगों के दौरान निर्णय लेने को स्वचालित करके, एआई उस बाधा को एक टर्बोचार्ज्ड प्रक्रिया में बदल देता है।
जब मशीनें दोहराए जाने वाले कार्य और विशाल डेटा सेटों का रीयल-टाइम विश्लेषण संभालती हैं, तो खोज पर ध्यान केंद्रित करें।
— अनुसंधान वैज्ञानिक
दूसरे शब्दों में, वैज्ञानिक पहले से कहीं अधिक तेज़ी से अधिक प्रयोग कर सकते हैं और निष्कर्ष निकाल सकते हैं।
एआई के साथ प्रयोगों को स्वचालित करना वैज्ञानिक प्रगति को महत्वपूर्ण रूप से तेज़ करेगा।
— आर्गोन नेशनल लैबोरेटरी भौतिक विज्ञानी
वर्तमान स्थिति
चयनित प्रयोगशालाओं में एआई-संचालित उपकरण
निकट भविष्य
अधिक स्व-चालित उपकरण
दीर्घकालिक
व्यापक एआई विश्लेषण अपनाना
आगे देखते हुए, हम उम्मीद कर सकते हैं कि एआई की भूमिका बढ़ेगी: अधिक प्रयोगशालाएं स्व-चालित उपकरणों का उपयोग करेंगी, और अधिक क्षेत्र तेज़ एआई विश्लेषण और पूर्वानुमान पर निर्भर करेंगे।
इसका मतलब है कि परिकल्पना, प्रयोग, और परिणाम का चक्र सालों से घटकर महीनों या यहां तक कि दिनों में आ जाएगा।
