Laboratorium penelitian modern menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk memproses hasil eksperimen dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dengan mengintegrasikan AI dengan instrumen otomatis dan superkomputer, para ilmuwan dapat menganalisis dataset besar secara real time, mengidentifikasi pola secara instan, dan bahkan memprediksi hasil tanpa harus menjalankan eksperimen tradisional yang lambat. Kemampuan ini sudah merevolusi berbagai bidang mulai dari ilmu material hingga biologi.

Berikut ini kami jelaskan beberapa cara utama AI mempercepat analisis data laboratorium:

• Laboratorium otomatis “self-driving”: Robot yang dipandu AI menjalankan eksperimen secara terus-menerus dan memilih sampel yang akan diuji, mengurangi waktu menganggur dan pengukuran yang berulang.
• Pengolahan data secara real-time: Data yang dialirkan dari instrumen langsung diproses oleh sistem komputasi berbasis AI untuk analisis instan. Para peneliti dapat menyesuaikan eksperimen secara langsung karena hasilnya keluar dalam hitungan menit, bukan hari.
• Model pembelajaran mesin prediktif: Setelah dilatih, model AI dapat mensimulasikan eksperimen secara komputasi. Misalnya, mereka dapat menghasilkan ribuan struktur molekul atau profil ekspresi gen dalam hitungan menit, yang biasanya memerlukan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan dengan teknik laboratorium.
• Otomasi riset menyeluruh: Platform AI luas (seperti FutureHouse dari MIT) sedang dikembangkan untuk menangani seluruh alur kerja—dari tinjauan literatur dan pengumpulan data hingga desain dan analisis eksperimen—mengotomasi banyak langkah penting dalam penelitian.

Kemajuan ini memungkinkan para ilmuwan fokus pada wawasan daripada pekerjaan rutin pengolahan data, secara dramatis mempercepat laju penemuan.

Otomasi Berbasis AI di Laboratorium

Para peneliti sedang membangun laboratorium otonom yang menjalankan eksperimen dengan intervensi manusia yang minimal.
Misalnya, fasilitas A-Lab di Lawrence Berkeley Lab menggabungkan algoritma AI dengan lengan robotik: AI menyarankan material baru untuk dicoba, dan robot mencampur serta mengujinya secara cepat berurutan. Siklus ketat “ilmuwan robot” ini memungkinkan senyawa menjanjikan divalidasi jauh lebih cepat dibandingkan studi manual.

Demikian pula, proyek FutureHouse dari MIT mengembangkan agen AI untuk menangani tugas seperti pencarian literatur, perencanaan eksperimen, dan analisis data, sehingga para ilmuwan dapat fokus pada penemuan daripada tugas rutin.

Contoh yang sangat mencolok adalah mikroskop self-driving dari Argonne National Laboratory. Dalam sistem ini, algoritma AI memulai dengan memindai beberapa titik acak pada sampel, lalu memprediksi di mana fitur menarik berikutnya mungkin berada.

Dengan hanya fokus pada area kaya data dan melewati area yang seragam, mikroskop mengumpulkan gambar berguna jauh lebih cepat dibandingkan pemindaian titik demi titik tradisional. Seperti yang dijelaskan oleh para ilmuwan Argonne, kontrol AI “on-the-fly” “menghilangkan kebutuhan intervensi manusia dan secara dramatis mempercepat eksperimen”.

Dalam praktiknya, ini berarti penggunaan waktu yang jauh lebih efisien pada instrumen yang sangat dibutuhkan: para peneliti dapat menjalankan beberapa pemindaian resolusi tinggi dalam waktu yang sama yang biasanya diperlukan untuk satu pemindaian manual.

Pengolahan Data Real-Time di Fasilitas Penelitian

Fasilitas penelitian besar menggunakan AI untuk menganalisis data segera setelah diproduksi. Di Berkeley Lab, data mentah dari mikroskop dan teleskop dialirkan langsung ke superkomputer.

Alur kerja pembelajaran mesin kemudian memproses data ini dalam hitungan menit. Misalnya, platform baru bernama Distiller mengirim gambar mikroskop elektron ke superkomputer NERSC selama proses pengambilan gambar; hasilnya langsung kembali, memungkinkan para ilmuwan menyempurnakan eksperimen secara langsung.

Instrumen kompleks pun mendapat manfaat: di akselerator laser BELLA, model pembelajaran mendalam secara terus-menerus menyetel laser dan berkas elektron untuk stabilitas optimal, mengurangi waktu kalibrasi manual yang diperlukan para ilmuwan.

Laboratorium nasional lain menggunakan AI untuk kontrol kualitas secara langsung. Sinkrotron NSLS-II di Brookhaven kini mempekerjakan agen AI untuk memantau eksperimen beamline 24/7.

Jika sampel bergeser atau data tampak “tidak normal,” sistem segera memberi tanda. Deteksi anomali semacam ini menghemat waktu sangat besar—para ilmuwan dapat memperbaiki masalah secara real time daripada menemukannya setelah berjam-jam kehilangan waktu beam.

Demikian pula, Large Hadron Collider di CERN menggunakan algoritma “fast ML” yang terpasang di perangkat keras trigger-nya: AI khusus di FPGA menganalisis sinyal tumbukan secara instan, menghitung energi partikel secara real time dan melampaui filter sinyal lama.

Dalam semua contoh ini, AI mengubah alur kerja dari “kumpulkan semuanya lalu analisis nanti” menjadi “analisis langsung,” menjadikan pemrosesan data hampir seketika.

Model Prediktif untuk Wawasan Cepat

AI tidak hanya mempercepat eksperimen yang sudah ada – AI juga menggantikan pekerjaan laboratorium yang lambat dengan eksperimen virtual. Dalam genomik, misalnya, para ahli kimia MIT mengembangkan ChromoGen, AI generatif yang mempelajari tata bahasa lipatan DNA.

Diberikan urutan DNA, ChromoGen dapat “menganalisis dengan cepat” urutan tersebut dan menghasilkan ribuan kemungkinan struktur kromatin 3D dalam hitungan menit. Ini jauh lebih cepat dibandingkan metode laboratorium tradisional: sementara eksperimen Hi-C bisa memakan waktu berhari-hari atau berminggu-minggu untuk memetakan genom satu tipe sel, ChromoGen menghasilkan 1.000 struktur prediksi hanya dalam 20 menit menggunakan satu GPU.

Yang penting, prediksi AI ini sangat sesuai dengan data eksperimen, sehingga pendekatan ini tervalidasi.

Dalam biologi, tim di Universitas Columbia melatih “model dasar” menggunakan data dari lebih dari satu juta sel untuk meramalkan aktivitas gen.

AI mereka dapat memprediksi gen mana yang aktif dalam tipe sel tertentu, secara efektif mensimulasikan apa yang akan ditunjukkan oleh eksperimen ekspresi gen berskala besar. Seperti yang dicatat para peneliti, model prediktif ini memungkinkan eksperimen komputasi berskala besar yang “cepat dan akurat” yang membimbing dan melengkapi pekerjaan laboratorium basah.

Dalam pengujian, prediksi ekspresi gen AI untuk tipe sel baru sangat sesuai dengan pengukuran eksperimen nyata.

Singkatnya, pembelajaran mesin kini memungkinkan para ilmuwan menjalankan uji coba virtual dalam skala besar: memeriksa ribuan skenario genomik atau molekuler dalam waktu yang biasanya diperlukan untuk satu eksperimen laboratorium.

Dampak dan Prospek Masa Depan

Integrasi AI ke dalam alur kerja eksperimen mengubah ilmu pengetahuan. Dengan mengotomasi analisis data bahkan pengambilan keputusan selama eksperimen, AI mengubah hambatan menjadi proses yang sangat cepat.

Para peneliti melaporkan bahwa dengan alat berbasis AI, mereka dapat “fokus pada penemuan sementara mesin menangani tugas berulang dan analisis data besar secara real time”.

Dengan kata lain, para ilmuwan dapat menjalankan lebih banyak eksperimen dan menarik kesimpulan lebih cepat dari sebelumnya. Seperti yang disimpulkan oleh para fisikawan Argonne, kemampuan untuk “mengotomasi eksperimen dengan AI akan mempercepat kemajuan ilmiah secara signifikan”.

Ke depan, kita dapat mengharapkan peran AI semakin berkembang: lebih banyak laboratorium akan menggunakan instrumen self-driving, dan lebih banyak bidang akan mengandalkan analisis dan prediksi AI yang cepat.

Ini berarti siklus hipotesis, eksperimen, dan hasil akan menyusut—dari bertahun-tahun menjadi bulan atau bahkan hari.

Hasilnya adalah era baru ilmu pengetahuan berbasis data, di mana terobosan dalam material, energi, kesehatan, dan bidang lainnya dapat muncul dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, didukung oleh kemampuan AI untuk dengan cepat menginterpretasi data eksperimen.