Laboratoarele moderne de cercetare folosesc inteligența artificială (IA) pentru a procesa rezultatele experimentale cu o viteză fără precedent. Prin integrarea IA cu instrumente automate și supercomputere, oamenii de știință pot analiza seturi vaste de date în timp real, identifica instantaneu tipare și chiar prezice rezultate fără a mai rula experimente tradiționale lente. Această capacitate revoluționează deja domenii precum știința materialelor și biologia.

Mai jos explorăm principalele moduri în care IA accelerează semnificativ analiza datelor de laborator:

• Laboratoare automate „autonome”: Roboții ghidați de IA desfășoară experimente continuu și aleg probele de testat, reducând timpul de așteptare și măsurătorile redundante.
• Procesarea datelor în timp real: Datele transmise în flux de la instrumente sunt prelucrate instantaneu de sisteme informatice bazate pe IA. Cercetătorii pot ajusta experimentele pe loc, deoarece rezultatele sunt disponibile în minute, nu în zile.
• Modele predictive de învățare automată: Odată antrenate, modelele IA pot simula experimente computațional. De exemplu, pot genera mii de structuri moleculare sau profiluri de expresie genică în câteva minute, ceea ce metodele de laborator tradiționale ar face în săptămâni sau luni.
• Automatizarea completă a cercetării: Platforme extinse de IA (precum FutureHouse de la MIT) sunt dezvoltate pentru a gestiona întregul flux de lucru — de la revizuirea literaturii și colectarea datelor până la proiectarea și analiza experimentelor — automatizând multe etape critice ale cercetării.

Aceste progrese permit oamenilor de știință să se concentreze pe interpretarea rezultatelor, nu pe prelucrarea rutinieră a datelor, accelerând dramatic ritmul descoperirilor.

Automatizarea condusă de IA în laboratoare

Cercetătorii construiesc laboratoare autonome care desfășoară experimente cu intervenție umană minimă.
De exemplu, facilitățile A-Lab de la Lawrence Berkeley Lab combină algoritmi IA cu brațe robotice: IA sugerează materiale noi de testat, iar roboții le amestecă și le analizează rapid. Această buclă strânsă de „oameni de știință roboți” permite validarea mult mai rapidă a compușilor promițători comparativ cu studiile manuale.

În mod similar, proiectul FutureHouse de la MIT dezvoltă agenți IA pentru sarcini precum căutarea literaturii, planificarea experimentelor și analiza datelor, astfel încât oamenii de știință să se poată concentra pe descoperiri, nu pe sarcini repetitive.

Un exemplu deosebit este microscopul autonom de la Argonne National Laboratory. În acest sistem, un algoritm IA începe prin scanarea câtorva puncte aleatorii pe o probă, apoi prezice unde ar putea fi următoarele caracteristici interesante.

Concentrându-se doar pe zonele bogate în date și sărind peste cele uniforme, microscopul colectează imagini utile mult mai rapid decât o scanare tradițională punct cu punct. După cum explică oamenii de știință de la Argonne, controlul IA „în timp real” „elimină necesitatea intervenției umane și accelerează dramatic experimentul”.

În practică, aceasta înseamnă o utilizare mult mai eficientă a timpului pe instrumentele solicitate: cercetătorii pot efectua mai multe scanări de înaltă rezoluție în același interval în care metodele manuale ar realiza doar una.

Procesarea datelor în timp real în centrele de cercetare

Centrele mari de cercetare folosesc IA pentru a analiza datele pe măsură ce sunt generate. La Berkeley Lab, datele brute de la microscoape și telescoape sunt transmise direct către un supercomputer.

Fluxurile de lucru bazate pe învățare automată procesează aceste date în câteva minute. De exemplu, o platformă nouă numită Distiller trimite imagini de la microscopul electronic către supercomputerul NERSC în timpul imagisticii; rezultatele revin instantaneu, permițând oamenilor de știință să ajusteze experimentul pe loc.

Chiar și instrumentele complexe beneficiază: la acceleratorul laser BELLA, modelele de învățare profundă ajustează continuu fasciculele laser și electronice pentru stabilitate optimă, reducând timpul petrecut de cercetători pentru calibrarea manuală.

Alte laboratoare naționale folosesc IA pentru controlul calității în timp real. Sinchrotronul NSLS-II de la Brookhaven utilizează acum agenți IA care monitorizează experimentele 24/7.

Dacă o probă se deplasează sau datele par „anomale”, sistemul semnalează imediat problema. Acest tip de detectare a anomaliilor economisește cantități mari de timp — cercetătorii pot remedia problemele în timp real, evitând pierderile cauzate de ore întregi de funcționare fără rezultate.

De asemenea, Marele Accelerator de Hadroni de la CERN folosește algoritmi „fast ML” integrați în hardware-ul său de declanșare: IA personalizată în FPGA-uri analizează instantaneu semnalele de coliziune, calculând energiile particulelor în timp real și depășind filtrele de semnal mai vechi.

În toate aceste exemple, IA schimbă fluxul de lucru de la „colectează totul și analizează mai târziu” la „analizează pe loc”, făcând procesarea datelor practic instantanee.

Modele predictive pentru informații rapide

IA nu doar accelerează experimentele existente – înlocuiește și munca de laborator lentă cu experimente virtuale. În genomică, de exemplu, chimiștii de la MIT au dezvoltat ChromoGen, o IA generativă care învață „gramatica” plierii ADN-ului.

Dată fiind o secvență ADN, ChromoGen poate „analiza rapid” secvența și genera mii de structuri 3D posibile ale cromatinei în câteva minute. Aceasta este mult mai rapid decât metodele tradiționale de laborator: în timp ce un experiment Hi-C poate dura zile sau săptămâni pentru a cartografia genomul unui tip celular, ChromoGen a produs 1.000 de structuri prezise în doar 20 de minute pe un singur GPU.

Important, predicțiile IA s-au potrivit foarte bine cu datele experimentale, validând această abordare.

În biologie, echipele de la Universitatea Columbia au antrenat un „model de bază” pe date din peste un milion de celule pentru a anticipa activitatea genelor.

IA lor poate prezice care gene sunt activate în orice tip celular, simulând practic ce ar arăta un experiment vast de expresie genică. După cum subliniază cercetătorii, aceste modele predictive permit experimente computaționale „rapide și precise” la scară largă, care ghidează și completează munca de laborator clasică.

În teste, predicțiile IA privind expresia genică pentru tipuri noi de celule au fost foarte apropiate de măsurătorile experimentale reale.

Pe scurt, învățarea automată permite acum oamenilor de știință să ruleze teste virtuale la scară largă: verificând mii de scenarii genomice sau moleculare în timpul în care în laborator s-ar face doar unul singur.

Impact și perspective viitoare

Integrarea IA în fluxul experimental transformă știința. Automatizând analiza datelor și chiar luarea deciziilor în timpul experimentelor, IA transformă un punct critic într-un proces turboalimentat.

Cercetătorii raportează că, având la dispoziție instrumente conduse de IA, pot „să se concentreze pe descoperiri în timp ce mașinile se ocupă de sarcinile repetitive și analiza în timp real a volumelor mari de date”.

Cu alte cuvinte, oamenii de știință pot desfășura mai multe experimente și pot trage concluzii mai rapid ca niciodată. După cum concluzionează fizicienii de la Argonne, capacitatea de „a automatiza experimentele cu IA va accelera semnificativ progresul științific”.

Privind spre viitor, ne așteptăm ca rolul IA să crească: tot mai multe laboratoare vor folosi instrumente autonome, iar tot mai multe domenii se vor baza pe analiza și predicția rapidă cu IA.

Aceasta înseamnă că ciclul ipoteză-experiment-rezultat se va scurta — de la ani la luni sau chiar zile.

Rezultatul este o nouă eră a științei bazate pe date, în care progresele în materiale, energie, sănătate și alte domenii pot apărea într-un ritm fără precedent, alimentate de capacitatea IA de a interpreta rapid datele experimentale.