Moderne onderzoekslaboratoria gebruiken kunstmatige intelligentie (KI) om experimentele resultaten met ongekende snelheid te verwerken. Door KI te integreren met geautomatiseerde instrumenten en supercomputers kunnen wetenschappers enorme datasets in real time analyseren, patronen direct herkennen en zelfs uitkomsten voorspellen zonder de trage traditionele experimenten uit te voeren. Deze mogelijkheid verandert al vakgebieden van materiaalkunde tot biologie ingrijpend.

Hieronder bespreken we de belangrijkste manieren waarop KI de data-analyse in laboratoria aanzienlijk versnelt:

• Geautomatiseerde “zelfrijdende” laboratoria: Door KI aangestuurde robots voeren continu experimenten uit en bepalen welke monsters getest worden, waardoor wachttijden en overbodige metingen worden verminderd.
• Realtime dataverwerking: Data die direct van instrumenten binnenkomt, wordt gevoed in KI-gestuurde computersystemen voor onmiddellijke analyse. Onderzoekers kunnen experimenten direct bijsturen omdat resultaten binnen enkele minuten in plaats van dagen beschikbaar zijn.
• Voorspellende machine learning-modellen: Eenmaal getraind kunnen KI-modellen experimenten simuleren. Ze kunnen bijvoorbeeld binnen enkele minuten duizenden moleculaire structuren of genexpressieprofielen genereren, wat met laboratoriumtechnieken weken of maanden zou duren.
• End-to-end onderzoeksautomatisering: Brede KI-platforms (zoals MIT’s FutureHouse) worden ontwikkeld om volledige workflows te beheren—van literatuuronderzoek en dataverzameling tot experimenteel ontwerp en analyse—en automatiseren zo veel cruciale onderzoekstappen.

Deze ontwikkelingen stellen wetenschappers in staat zich te richten op inzichten in plaats van routinematige data-analyse, wat het tempo van ontdekkingen aanzienlijk versnelt.

KI-gestuurde automatisering in laboratoria

Onderzoekers bouwen autonome laboratoria die experimenten uitvoeren met minimale menselijke tussenkomst.
Zo koppelt het A-Lab van Lawrence Berkeley Lab KI-algoritmes aan robotarmen: de KI stelt nieuwe materialen voor om te testen, en robots mengen en testen deze snel achter elkaar. Deze nauwe samenwerking van “robotwetenschappers” zorgt ervoor dat veelbelovende verbindingen veel sneller worden gevalideerd dan bij handmatig onderzoek.

Ook ontwikkelt MIT’s FutureHouse-project KI-agenten die taken zoals literatuuronderzoek, experimentele planning en data-analyse uitvoeren, zodat wetenschappers zich kunnen richten op ontdekkingen in plaats van routinetaken.

Een bijzonder opvallend voorbeeld is de zelfrijdende microscoop van Argonne National Laboratory. In dit systeem scant een KI-algoritme eerst enkele willekeurige punten op een monster en voorspelt vervolgens waar de volgende interessante kenmerken zich bevinden.

Door zich alleen te richten op datarijke gebieden en uniforme gebieden over te slaan, verzamelt de microscoop bruikbare beelden veel sneller dan een traditionele punt-voor-punt scan. Zoals de wetenschappers van Argonne uitleggen, elimineert de “on-the-fly” KI-besturing de noodzaak voor menselijke tussenkomst en versnelt het experiment aanzienlijk.

In de praktijk betekent dit een veel efficiënter gebruik van tijd op instrumenten met hoge vraag: onderzoekers kunnen meerdere scans met hoge resolutie uitvoeren in dezelfde tijd die handmatige methoden nodig hebben voor slechts één scan.

Realtime dataverwerking in onderzoeksfaciliteiten

Grote onderzoeksfaciliteiten gebruiken KI om data te analyseren terwijl deze wordt geproduceerd. Bij Berkeley Lab wordt ruwe data van microscopen en telescopen direct naar een supercomputer gestreamd.

Machine-learning workflows verwerken deze data binnen enkele minuten. Zo stuurt het nieuwe platform Distiller beelden van elektronenmicroscopen tijdens het maken van beelden naar de NERSC supercomputer; de resultaten komen direct terug, waardoor wetenschappers het experiment ter plekke kunnen verfijnen.

Zelfs complexe instrumenten profiteren: bij de BELLA laseraccelerator stemmen deep-learning modellen continu laser- en elektronenbundels af voor optimale stabiliteit, waardoor de tijd die wetenschappers besteden aan handmatige kalibraties drastisch wordt verminderd.

Andere nationale laboratoria gebruiken KI voor live kwaliteitscontrole. De NSLS-II synchrotron van Brookhaven zet nu KI-agenten in om 24/7 experimenten aan de bundellijn te monitoren.

Als een monster verschuift of data er “afwijkend” uitzien, geeft het systeem direct een waarschuwing. Dit soort anomaliedetectie bespaart enorme hoeveelheden tijd—wetenschappers kunnen problemen direct oplossen in plaats van ze pas na uren verloren bundeltijd te ontdekken.

Ook CERN’s Large Hadron Collider gebruikt “snelle ML” algoritmes ingebouwd in de triggerhardware: aangepaste KI in FPGA’s analyseert botsingssignalen direct, berekent de energieën van de deeltjes in real time en presteert beter dan oudere signaalfilters.

In al deze voorbeelden verschuift KI de workflow van “alles verzamelen en later analyseren” naar “direct analyseren”, waardoor dataverwerking vrijwel onmiddellijk plaatsvindt.

Voorspellende modellen voor snelle inzichten

KI versnelt niet alleen bestaande experimenten – het vervangt ook langzaam laboratoriumwerk door virtuele experimenten. In de genomica hebben chemici van MIT bijvoorbeeld ChromoGen ontwikkeld, een generatieve KI die de grammatica van DNA-vouwen leert.

Gegeven een DNA-sequentie kan ChromoGen de sequentie “snel analyseren” en binnen enkele minuten duizenden mogelijke 3D chromatinstructuren genereren. Dit is veel sneller dan traditionele laboratoriummethoden: terwijl een Hi-C experiment dagen of weken kan duren om het genoom van één celtype in kaart te brengen, produceerde ChromoGen 1.000 voorspelde structuren in slechts 20 minuten op één enkele GPU.

Belangrijk is dat de voorspellingen van de KI nauwkeurig overeenkwamen met de experimentele data, wat de aanpak valideert.

In de biologie trainden teams van Columbia University een “foundation model” op data van meer dan een miljoen cellen om genactiviteit te voorspellen.

Hun KI kan voorspellen welke genen in elk celtype actief zijn, en simuleert daarmee wat een omvangrijk genexpressie-experiment zou laten zien. Zoals de onderzoekers aangeven, maken deze voorspellende modellen “snelle en nauwkeurige” grootschalige computationele experimenten mogelijk die nat-labwerk begeleiden en aanvullen.

In tests kwamen de voorspellingen van de KI voor genexpressie in nieuwe celtypen zeer nauwkeurig overeen met daadwerkelijke experimentele metingen.

Kortom, machine learning stelt wetenschappers nu in staat om virtuele proeven op grote schaal uit te voeren: duizenden genomische of moleculaire scenario’s controleren in de tijd die het kost om er één in het laboratorium te doen.

Impact en toekomstperspectief

De integratie van KI in het experimentele proces transformeert de wetenschap. Door data-analyse en zelfs besluitvorming tijdens experimenten te automatiseren, verandert KI een vroegere bottleneck in een krachtig versneld proces.

Onderzoekers geven aan dat ze met KI-gestuurde tools “zich kunnen richten op ontdekkingen terwijl machines repetitieve taken en realtime analyse van enorme datasets uitvoeren”.

Met andere woorden, wetenschappers kunnen meer experimenten uitvoeren en sneller conclusies trekken dan ooit tevoren. Zoals natuurkundigen van Argonne concluderen, zal de mogelijkheid om “experimenten met KI te automatiseren de wetenschappelijke vooruitgang aanzienlijk versnellen”.

Vooruitkijkend verwachten we dat de rol van KI zal groeien: meer laboratoria zullen zelfrijdende instrumenten gebruiken en meer vakgebieden zullen vertrouwen op snelle KI-analyse en voorspelling.

Dit betekent dat de cyclus van hypothese, experiment en resultaat zal krimpen—van jaren naar maanden of zelfs dagen.

Het resultaat is een nieuw tijdperk van datagedreven wetenschap, waarin doorbraken in materialen, energie, gezondheid en meer in een ongekend tempo kunnen ontstaan, mogelijk gemaakt door KI’s vermogen om experimentele data snel te interpreteren.