SI analizuje dane eksperymentalne
W badaniach naukowych szybkość i dokładność analizy danych eksperymentalnych są kluczowe. W przeszłości przetwarzanie zbiorów danych mogło trwać dni lub nawet tygodnie, ale sztuczna inteligencja (SI) to zmieniła. SI potrafi skanować, przetwarzać i wyciągać wnioski z ogromnych ilości danych w ciągu kilku minut, pomagając naukowcom oszczędzać czas, redukować błędy i przyspieszać odkrycia.
Nowoczesne laboratoria badawcze wykorzystują sztuczną inteligencję (SI) do przetwarzania wyników eksperymentów z niespotykaną dotąd szybkością. Integrując SI z automatycznymi instrumentami i superkomputerami, naukowcy mogą analizować ogromne zbiory danych w czasie rzeczywistym, natychmiast identyfikować wzorce, a nawet przewidywać wyniki bez konieczności przeprowadzania powolnych tradycyjnych eksperymentów. Ta zdolność już rewolucjonizuje dziedziny od nauki o materiałach po biologię.
Poniżej przedstawiamy kluczowe sposoby, w jakie SI przyspiesza analizę danych laboratoryjnych:
Cztery rewolucyjne zastosowania SI w analizie laboratoryjnej
Zautomatyzowane laboratoria „samosterujące”
Roboty sterowane SI prowadzą eksperymenty nieprzerwanie i wybierają próbki do testów, redukując czas bezczynności i zbędne pomiary.
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym
Dane przesyłane strumieniowo z instrumentów trafiają do systemów obliczeniowych napędzanych SI, które analizują je natychmiast. Naukowcy mogą na bieżąco dostosowywać eksperymenty, ponieważ wyniki zwracane są w minutach zamiast dni.
Predykcyjne modele uczenia maszynowego
Po wytrenowaniu modele SI mogą symulować eksperymenty komputerowo. Na przykład generują tysiące struktur molekularnych lub profili ekspresji genów w minutach, co tradycyjne techniki laboratoryjne zajmowałyby tygodnie lub miesiące.
Automatyzacja badań end-to-end
Szerokie platformy SI (jak FutureHouse z MIT) są tworzone, by obsługiwać całe procesy — od przeglądu literatury i zbierania danych po projektowanie eksperymentów i analizę — automatyzując wiele kluczowych etapów badań.
Automatyzacja napędzana SI w laboratoriach
Naukowcy tworzą autonomiczne laboratoria, które prowadzą eksperymenty przy minimalnej interwencji człowieka. Na przykład w Lawrence Berkeley Lab obiekt A-Lab łączy algorytmy SI z ramionami robotów: SI sugeruje nowe materiały do testów, a roboty szybko je mieszają i badają. Ten ścisły cykl „robotycznych naukowców” pozwala na znacznie szybszą weryfikację obiecujących związków niż w badaniach manualnych.
Podobnie projekt FutureHouse z MIT rozwija agentów SI do zadań takich jak przeszukiwanie literatury, planowanie eksperymentów i analiza danych, aby naukowcy mogli skupić się na odkryciach zamiast na rutynowych zadaniach.
Samosterujący mikroskop
Inteligentne skanowanie
Wyjątkowym przykładem jest samosterujący mikroskop z Argonne National Laboratory. W tym systemie algorytm SI zaczyna od skanowania kilku losowych punktów na próbce, a następnie przewiduje, gdzie mogą znajdować się kolejne interesujące cechy.
Sterowanie SI na bieżąco eliminuje potrzebę interwencji człowieka i znacznie przyspiesza eksperyment.
— Naukowcy z Argonne National Laboratory
Skupiając się tylko na obszarach bogatych w dane i pomijając jednolite rejony, mikroskop zbiera użyteczne obrazy znacznie szybciej niż tradycyjne skanowanie punkt po punkcie. W praktyce oznacza to znacznie efektywniejsze wykorzystanie czasu na instrumentach o dużym zapotrzebowaniu: naukowcy mogą wykonać wiele skanów wysokiej rozdzielczości w tym samym czasie, który tradycyjne metody zajmowałyby na jeden.
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym w ośrodkach badawczych
Duże ośrodki badawcze wykorzystują SI do analizy danych w momencie ich powstawania. W Berkeley Lab surowe dane z mikroskopów i teleskopów są przesyłane bezpośrednio do superkomputera.
Platforma Distiller
Procesy uczenia maszynowego przetwarzają dane w ciągu minut. Nowa platforma o nazwie Distiller przesyła obrazy z mikroskopu elektronowego do superkomputera NERSC podczas obrazowania; wyniki wracają natychmiast, pozwalając naukowcom na bieżąco udoskonalać eksperyment.
Nawet skomplikowane instrumenty korzystają: w akceleratorze laserowym BELLA modele głębokiego uczenia stale dostrajają wiązki laserowe i elektronowe dla optymalnej stabilności, skracając czas kalibracji wykonywanych ręcznie przez naukowców.
Monitorowanie 24/7
Inne laboratoria narodowe wykorzystują SI do kontroli jakości na żywo. Synchrotron NSLS-II w Brookhaven stosuje teraz agentów SI do całodobowego nadzoru eksperymentów na wiązkach.
Jeśli próbka się przesunie lub dane wyglądają „nieprawidłowo”, system natychmiast to sygnalizuje. Tego typu wykrywanie anomalii oszczędza ogromne ilości czasu — naukowcy mogą naprawić problemy na bieżąco, zamiast odkrywać je po godzinach utraconego czasu wiązki.
Fizyka cząstek
Wielki Zderzacz Hadronów CERN wykorzystuje „szybkie ML” wbudowane w sprzęt wyzwalający: niestandardowa SI w układach FPGA analizuje sygnały zderzeń natychmiastowo, obliczając energie cząstek w czasie rzeczywistym i przewyższając starsze filtry sygnału.
Zbieraj wszystko, potem analizuj
- Godziny lub dni zbierania danych
- Ręczna analiza po eksperymentach
- Problemy wykrywane zbyt późno
- Ograniczone korekty w czasie rzeczywistym
Analizuj na bieżąco
- Natychmiastowe przetwarzanie danych
- Dostosowywanie eksperymentów w czasie rzeczywistym
- Natychmiastowe wykrywanie problemów
- Ciągła optymalizacja
Modele predykcyjne dla szybkich wniosków
SI nie tylko przyspiesza istniejące eksperymenty – zastępuje też powolną pracę laboratoryjną wirtualnymi eksperymentami. W genomice, na przykład, chemicy z MIT opracowali ChromoGen, generatywną SI, która uczy się gramatyki składania DNA.
ChromoGen SI
Predykcja ekspresji genów
Dysponując sekwencją DNA, ChromoGen potrafi „szybko analizować” sekwencję i generować tysiące możliwych 3D struktur chromatyny w ciągu minut. To znacznie szybciej niż tradycyjne metody laboratoryjne: podczas gdy eksperyment Hi-C może trwać dni lub tygodnie, aby zmapować genom dla jednego typu komórek, ChromoGen wygenerował 1000 przewidywanych struktur w zaledwie 20 minut na pojedynczym GPU.
W biologii zespoły z Uniwersytetu Columbia wytrenowały „model bazowy” na danych z ponad miliona komórek, aby prognozować aktywność genów. Ich SI potrafi przewidzieć, które geny są aktywne w danym typie komórek, symulując w zasadzie, co pokazałby rozległy eksperyment ekspresji genów. Jak zauważają badacze, te modele predykcyjne umożliwiają „szybkie i dokładne” eksperymenty obliczeniowe na dużą skalę, które wspierają i uzupełniają pracę laboratoryjną.
W testach przewidywania ekspresji genów przez SI dla nowych typów komórek bardzo dobrze zgadzały się z rzeczywistymi pomiarami eksperymentalnymi.
Wpływ i perspektywy na przyszłość
Integracja SI w proces eksperymentalny zmienia naukę. Automatyzując analizę danych, a nawet podejmowanie decyzji podczas eksperymentów, SI przekształca dawny wąski gardło w proces turboładowany.
Skup się na odkryciach, podczas gdy maszyny zajmują się powtarzalnymi zadaniami i analizą ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym.
— Naukowcy badawczy
Innymi słowy, naukowcy mogą przeprowadzać więcej eksperymentów i szybciej wyciągać wnioski niż kiedykolwiek wcześniej.
Automatyzacja eksperymentów z SI znacznie przyspieszy postęp naukowy.
— Fizykowie z Argonne National Laboratory
Obecny stan
Narzędzia napędzane SI w wybranych laboratoriach
Bliska przyszłość
Więcej samosterujących instrumentów
Długoterminowo
Upowszechnienie analizy SI
Patrząc w przyszłość, możemy spodziewać się wzrostu roli SI: więcej laboratoriów będzie korzystać z samosterujących instrumentów, a więcej dziedzin będzie polegać na szybkiej analizie i predykcji SI.
Oznacza to, że cykl hipoteza, eksperyment i wynik skróci się — z lat do miesięcy, a nawet dni.
