I laboratori di ricerca moderni utilizzano l'intelligenza artificiale (IA) per elaborare i risultati sperimentali a una velocità senza precedenti. Integrando l'IA con strumenti automatizzati e supercomputer, gli scienziati possono analizzare vasti set di dati in tempo reale, identificare immediatamente i modelli e persino prevedere gli esiti senza dover eseguire i tradizionali esperimenti lenti. Questa capacità sta già rivoluzionando campi che vanno dalla scienza dei materiali alla biologia.

Di seguito esploriamo i principali modi in cui l'IA rende l'analisi dei dati di laboratorio molto più veloce:

• Laboratori automatizzati “autonomi”: Robot guidati dall'IA eseguono esperimenti ininterrottamente e scelgono quali campioni testare, riducendo i tempi morti e le misurazioni ridondanti.
• Elaborazione dati in tempo reale: I dati trasmessi dagli strumenti vengono inviati a sistemi di calcolo basati su IA per un'analisi immediata. I ricercatori possono modificare gli esperimenti al volo perché i risultati arrivano in pochi minuti anziché in giorni.
• Modelli predittivi di machine learning: Una volta addestrati, i modelli IA possono simulare esperimenti in modo computazionale. Ad esempio, possono generare migliaia di strutture molecolari o profili di espressione genica in pochi minuti, impiegando settimane o mesi con le tecniche di laboratorio tradizionali.
• Automazione completa del processo di ricerca: Piattaforme IA ampie (come FutureHouse del MIT) sono in fase di sviluppo per gestire l'intero flusso di lavoro—dalla revisione della letteratura e raccolta dati alla progettazione e analisi sperimentale—automatizzando molte fasi critiche della ricerca.

Questi progressi permettono agli scienziati di concentrarsi sull'interpretazione dei dati piuttosto che sulle operazioni di routine, accelerando notevolmente il ritmo delle scoperte.

Automazione guidata dall'IA nei laboratori

I ricercatori stanno costruendo laboratori autonomi che eseguono esperimenti con minima interferenza umana.
Ad esempio, la struttura A-Lab del Lawrence Berkeley Lab abbina algoritmi IA a bracci robotici: l'IA suggerisce nuovi materiali da testare e i robot li mescolano e analizzano rapidamente in successione. Questo ciclo stretto di “scienziati robot” consente di convalidare composti promettenti molto più velocemente rispetto agli studi manuali.

Analogamente, il progetto FutureHouse del MIT sta sviluppando agenti IA per gestire attività come la ricerca bibliografica, la pianificazione degli esperimenti e la analisi dei dati, così che gli scienziati possano dedicarsi alle scoperte invece che ai compiti di routine.

Un esempio particolarmente significativo è il microscopio autonomo del Argonne National Laboratory. In questo sistema, un algoritmo IA inizia scansionando alcuni punti casuali su un campione, quindi prevede dove potrebbero trovarsi le caratteristiche più interessanti.

Concentrandosi solo sulle aree ricche di dati e saltando quelle uniformi, il microscopio raccoglie immagini utili molto più rapidamente di una scansione tradizionale punto per punto. Come spiegano gli scienziati di Argonne, il controllo IA “on-the-fly” “elimina la necessità di intervento umano e accelera notevolmente l'esperimento”.

In pratica, questo significa un uso molto più efficiente del tempo sugli strumenti ad alta richiesta: i ricercatori possono eseguire più scansioni ad alta risoluzione nello stesso tempo che i metodi manuali impiegherebbero per una sola.

Elaborazione dati in tempo reale nelle strutture di ricerca

Le grandi strutture di ricerca utilizzano l'IA per analizzare i dati man mano che vengono prodotti. Al Berkeley Lab, i dati grezzi provenienti da microscopi e telescopi vengono trasmessi direttamente a un supercomputer.

I flussi di lavoro di machine learning elaborano questi dati in pochi minuti. Ad esempio, una nuova piattaforma chiamata Distiller invia immagini da microscopi elettronici al supercomputer NERSC durante l'acquisizione; i risultati tornano istantaneamente, permettendo agli scienziati di perfezionare l'esperimento sul momento.

Anche strumenti complessi ne traggono vantaggio: all'acceleratore laser BELLA, modelli di deep learning regolano continuamente i fasci laser ed elettronici per una stabilità ottimale, riducendo drasticamente il tempo che gli scienziati dedicano alle calibrazioni manuali.

Altri laboratori nazionali impiegano l'IA per il controllo qualità in tempo reale. Il sincrotrone NSLS-II di Brookhaven ora utilizza agenti IA per monitorare gli esperimenti sulle linee di fascio 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

Se un campione si sposta o i dati appaiono “anomali”, il sistema lo segnala immediatamente. Questo tipo di rilevamento delle anomalie fa risparmiare enormi quantità di tempo—gli scienziati possono correggere i problemi in tempo reale invece di scoprirli dopo ore di tempo macchina perso.

Allo stesso modo, il Large Hadron Collider del CERN utilizza algoritmi “fast ML” integrati nell'hardware di trigger: IA personalizzata in FPGA analizza istantaneamente i segnali di collisione, calcolando le energie delle particelle in tempo reale e superando i filtri di segnale più vecchi.

In tutti questi esempi, l'IA sposta il flusso di lavoro da “raccogli tutto e analizza dopo” a “analizza al volo”, rendendo l'elaborazione dei dati praticamente istantanea.

Modelli predittivi per intuizioni rapide

L'IA non si limita ad accelerare gli esperimenti esistenti – sta anche sostituendo il lavoro di laboratorio lento con esperimenti virtuali. In genomica, ad esempio, i chimici del MIT hanno sviluppato ChromoGen, un'IA generativa che apprende la grammatica del ripiegamento del DNA.

Data una sequenza di DNA, ChromoGen può “analizzare rapidamente” la sequenza e generare migliaia di possibili strutture cromatiniche 3D in pochi minuti. Questo è molto più veloce dei metodi tradizionali di laboratorio: mentre un esperimento Hi-C potrebbe richiedere giorni o settimane per mappare il genoma di un tipo cellulare, ChromoGen ha prodotto 1.000 strutture previste in soli 20 minuti su una singola GPU.

Importante, le previsioni dell'IA corrispondevano strettamente ai dati sperimentali, convalidando l'approccio.

In biologia, i team della Columbia University hanno addestrato un “modello di base” su dati provenienti da oltre un milione di cellule per prevedere l'attività genica.

La loro IA può prevedere quali geni sono attivi in un dato tipo cellulare, simulando praticamente ciò che un vasto esperimento di espressione genica mostrerebbe. Come osservano i ricercatori, questi modelli predittivi consentono esperimenti computazionali su larga scala “veloci e accurati” che guidano e integrano il lavoro di laboratorio.

Nei test, le previsioni di espressione genica dell'IA per nuovi tipi cellulari hanno mostrato un'ottima corrispondenza con le misurazioni sperimentali reali.

In sintesi, il machine learning permette ora agli scienziati di condurre prove virtuali su larga scala: verificando migliaia di scenari genomici o molecolari nel tempo che un solo esperimento in laboratorio richiederebbe.

Impatto e prospettive future

L'integrazione dell'IA nel flusso di lavoro sperimentale sta trasformando la scienza. Automatizzando l'analisi dei dati e persino le decisioni durante gli esperimenti, l'IA trasforma un tempo critico in un processo potenziato.

I ricercatori riferiscono che con gli strumenti guidati dall'IA possono “concentrarsi sulla scoperta mentre le macchine gestiscono compiti ripetitivi e l'analisi in tempo reale di enormi set di dati”.

In altre parole, gli scienziati possono condurre più esperimenti e trarre conclusioni più rapidamente che mai. Come concludono i fisici di Argonne, la capacità di “automatizzare gli esperimenti con l'IA accelererà significativamente il progresso scientifico”.

Guardando al futuro, ci aspettiamo che il ruolo dell'IA cresca: più laboratori utilizzeranno strumenti autonomi e più settori si affideranno all'analisi e previsione rapida basata sull'IA.

Questo significa che il ciclo di ipotesi, esperimento e risultato si ridurrà—da anni a mesi o addirittura giorni.

Il risultato è una nuova era della scienza guidata dai dati, dove le scoperte in materiali, energia, salute e oltre possono emergere a un ritmo senza precedenti, grazie alla capacità dell'IA di interpretare rapidamente i dati sperimentali.