Az MI elemzi a kísérleti adatokat
A tudományos kutatásban a kísérleti adatok elemzésének sebessége és pontossága kritikus fontosságú. Korábban az adathalmazok feldolgozása napokat vagy akár heteket vett igénybe, de a mesterséges intelligencia (MI) ezt megváltoztatta. Az MI percek alatt képes átvizsgálni, feldolgozni és betekintést nyerni hatalmas adatmennyiségekből, segítve a kutatókat az időmegtakarításban, a hibák csökkentésében és a felfedezések felgyorsításában.
A modern kutatólaboratóriumok mesterséges intelligenciát (MI) használnak a kísérleti eredmények példátlan sebességű feldolgozására. Az MI integrálásával az automatizált műszerekkel és szuperszámítógépekkel a tudósok valós időben képesek hatalmas adathalmazokat elemezni, azonnal felismerni mintázatokat, és akár előre jelezni az eredményeket anélkül, hogy lassú hagyományos kísérleteket futtatnának. Ez a képesség már forradalmasítja az anyagtudománytól a biológiáig terjedő területeket.
Az alábbiakban bemutatjuk az MI legfontosabb módjait, amelyekkel felgyorsítja a laboratóriumi adatfeldolgozást:
Négy forradalmi MI-alkalmazás a laboratóriumi elemzésben
Automatizált „önvezető” laboratóriumok
Az MI által irányított robotok folyamatosan végzik a kísérleteket, és kiválasztják, mely mintákat teszteljék, csökkentve az állásidőt és a felesleges méréseket.
Valós idejű adatfeldolgozás
A műszerekről érkező adatfolyamokat MI-vezérelt számítógépes rendszerek elemzik azonnal. A kutatók menet közben módosíthatják a kísérleteket, mert az eredmények perceken belül visszajönnek, nem napok múlva.
Előrejelző gépi tanulási modellek
A betanított MI-modellek számítógépes szimulációval képesek kísérleteket futtatni. Például percek alatt generálnak több ezer molekulaszerkezetet vagy génkifejeződési profilt, amit a laboratóriumi technikák hetek vagy hónapok alatt végeznének el.
Végponttól végpontig terjedő kutatási automatizálás
Széles körű MI-platformokat (például az MIT FutureHouse-t) fejlesztenek, amelyek az egész munkafolyamatot kezelik – az irodalomkutatástól és adatgyűjtéstől a kísérlettervezésen át az elemzésig –, automatizálva számos kritikus kutatási lépést.
MI-vezérelt automatizálás a laboratóriumokban
A kutatók autonóm laboratóriumokat építenek, amelyek minimális emberi beavatkozással futtatnak kísérleteket. Például a Lawrence Berkeley Lab A-Lab létesítménye MI algoritmusokat párosít robotkarokkal: az MI új anyagokat javasol kipróbálásra, a robotok pedig gyors egymásutánban keverik és tesztelik azokat. Ez a „robot tudósok” szoros köre azt jelenti, hogy az ígéretes vegyületeket sokkal gyorsabban validálják, mint kézi vizsgálatok során.
Hasonlóképpen az MIT FutureHouse projekt MI ügynököket fejleszt irodalomkutatásra, kísérlettervezésre és adatfeldolgozásra, hogy a tudósok a felfedezésekre koncentrálhassanak a rutinfeladatok helyett.
Önvezető mikroszkóp
Intelligens pásztázás
Különösen figyelemre méltó példa az Argonne Nemzeti Laboratórium önvezető mikroszkópja. Ebben a rendszerben az MI algoritmus először véletlenszerű pontokat pásztáz a mintán, majd előrejelzi, hol lehetnek a következő érdekes jellemzők.
Az MI menet közbeni irányítása kiküszöböli az emberi beavatkozás szükségességét, és drámaian felgyorsítja a kísérletet.
— Argonne Nemzeti Laboratórium Tudósai
Azáltal, hogy csak az adatgazdag területekre fókuszál, és kihagyja az egységes részeket, a mikroszkóp sokkal gyorsabban gyűjt hasznos képeket, mint a hagyományos pontszerű pásztázás. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a nagy igényű műszerek idejét sokkal hatékonyabban használják ki: a kutatók ugyanannyi idő alatt több nagyfelbontású pásztázást végezhetnek, mint amit kézi módszerekkel egyetlen egyszer.
Valós idejű adatfeldolgozás kutatóintézetekben
Nagy kutatóintézetek MI-t használnak az adatok előállításuk pillanatában történő elemzésére. A Berkeley Labban a mikroszkópokból és teleszkópokból származó nyers adatokat közvetlenül egy szuperszámítógéphez továbbítják.
Distiller Platform
A gépi tanulási munkafolyamatok perceken belül feldolgozzák az adatokat. Egy új platform, a Distiller az elektronmikroszkópos képeket a NERSC szuperszámítógéphez küldi képalkotás közben; az eredmények azonnal visszaérkeznek, lehetővé téve a kutatók számára a kísérlet helyszíni finomhangolását.
Még a bonyolult műszerek is profitálnak: a BELLA lézer gyorsítóban a mélytanulási modellek folyamatosan hangolják a lézer- és elektronnyalábokat az optimális stabilitás érdekében, jelentősen csökkentve a kézi kalibrációra fordított időt.
24/7 megfigyelés
Más nemzeti laborok élő minőségellenőrzésre használják az MI-t. A Brookhaven NSLS-II szinkrotron most MI ügynököket alkalmaz a sugárvezeték kísérletek 24/7-es figyelésére.
Ha egy minta elmozdul vagy az adatok „hibásnak” tűnnek, a rendszer azonnal jelzi. Ez a fajta anomáliaészlelés rengeteg időt takarít meg – a tudósok valós időben javíthatják a problémákat, ahelyett, hogy órákon át elveszett sugáridő után fedeznék fel azokat.
Részecskefizika
A CERN Nagy Hadronütköztetője „gyors ML” algoritmusokat használ, amelyek be vannak építve a trigger hardverbe: egyedi MI FPGA-kban azonnal elemzi az ütközési jeleket, valós időben számítja a részecskék energiáit, és felülmúlja a régebbi jelszűrőket.
Gyűjts össze mindent, aztán elemezd később
- Órák vagy napok adatgyűjtés
- Kézi elemzés a kísérletek után
- Problémák túl késői felismerése
- Korlátozott valós idejű módosítások
Elemzés menet közben
- Azonnali adatfeldolgozás
- Valós idejű kísérlet finomhangolás
- Azonnali problémaészlelés
- Folyamatos optimalizálás
Előrejelző modellek a gyors betekintéshez
Az MI nemcsak a meglévő kísérleteket gyorsítja fel – a lassú laboratóriumi munkát virtuális kísérletekkel is helyettesíti. Például a genomikában az MIT kémikusai kifejlesztették a ChromoGen generatív MI-t, amely megtanulja a DNS hajtogatásának nyelvtanát.
ChromoGen MI
Génkifejeződés előrejelzés
Adott DNS-szekvencia esetén a ChromoGen képes „gyorsan elemezni” a szekvenciát, és percek alatt több ezer lehetséges 3D kromatin szerkezetet generálni. Ez sokkal gyorsabb, mint a hagyományos laboratóriumi módszerek: míg egy Hi-C kísérlet napokat vagy heteket venne igénybe egyetlen sejttípus genomjának feltérképezésére, a ChromoGen 1000 előrejelzett szerkezetet állított elő mindössze 20 perc alatt egyetlen GPU-n.
A biológiában a Columbia Egyetem csapatai egy „alapmodellt” tanítottak be több mint egymillió sejt adataira a génaktivitás előrejelzésére. Az MI képes megjósolni, mely gének aktívak bármely adott sejttípusban, lényegében szimulálva, mit mutatna egy hatalmas génkifejeződési kísérlet. Ahogy a kutatók megjegyzik, ezek az előrejelző modellek lehetővé teszik a „gyors és pontos” nagyszabású számítógépes kísérleteket, amelyek irányítják és kiegészítik a nedves laboratóriumi munkát.
Tesztelések során az MI új sejttípusokra vonatkozó génkifejeződés előrejelzései nagyon szorosan egyeztek a tényleges kísérleti mérésekkel.
Hatás és jövőbeli kilátások
Az MI integrációja a kísérleti munkafolyamatba átalakítja a tudományt. Az adatfeldolgozás és akár a döntéshozatal automatizálásával az MI a korábban szűk keresztmetszetet turbófeltöltött folyamattá alakítja.
Koncentráljon a felfedezésre, miközben a gépek kezelik az ismétlődő feladatokat és a hatalmas adathalmazok valós idejű elemzését.
— Kutató tudósok
Más szóval, a tudósok több kísérletet futtathatnak és gyorsabban vonhatnak le következtetéseket, mint valaha.
Az MI-vel automatizált kísérletek jelentősen felgyorsítják a tudományos előrehaladást.
— Argonne Nemzeti Laboratórium Fizikusai
Jelenlegi állapot
MI-vezérelt eszközök kiválasztott laborokban
Közeli jövő
Több önvezető műszer
Hosszú táv
Széles körű MI elemzés elterjedése
Előre tekintve várható az MI szerepének növekedése: több labor használ majd önvezető műszereket, és több terület támaszkodik a gyors MI elemzésre és előrejelzésre.
Ez azt jelenti, hogy a hipotézis, kísérlet és eredmény ciklusa lerövidül – évekről hónapokra vagy akár napokra.
Comments 0
Leave a Comment
No comments yet. Be the first to comment!