AI analyserar experimentella data
Inom vetenskaplig forskning är snabbhet och noggrannhet vid analys av experimentella data avgörande. Tidigare kunde bearbetning av datamängder ta dagar eller till och med veckor, men artificiell intelligens (AI) har förändrat detta. AI kan skanna, bearbeta och extrahera insikter från enorma datavolymer på några minuter, vilket hjälper forskare att spara tid, minska fel och påskynda upptäckter.
Moderna forskningslaboratorier använder artificiell intelligens (AI) för att bearbeta experimentella resultat med enastående hastighet. Genom att integrera AI med automatiserade instrument och superdatorer kan forskare analysera stora datamängder i real tid, identifiera mönster omedelbart och till och med förutsäga resultat utan att genomföra långsamma traditionella experiment. Denna förmåga revolutionerar redan områden från materialvetenskap till biologi.
Nedan utforskar vi viktiga sätt som AI gör laboratoriedataanalyser mycket snabbare:
Fyra revolutionerande AI-tillämpningar i laboratorieanalys
Automatiserade "självkörande" laboratorier
AI-styrda robotar utför experiment kontinuerligt och väljer vilka prover som ska testas, vilket minskar stilleståndstid och onödiga mätningar.
Databehandling i realtid
Strömmad data från instrument matas in i AI-drivna datasystem för omedelbar analys. Forskare kan justera experimenten direkt eftersom resultaten kommer tillbaka på minuter istället för dagar.
Prediktiva maskininlärningsmodeller
När de väl är tränade kan AI-modeller simulera experiment beräkningsmässigt. Till exempel kan de generera tusentals molekylstrukturer eller genuttrycksprofiler på några minuter, vilket motsvarar vad laboratorietekniker skulle ta veckor eller månader att göra.
Helautomatisk forskningsautomation
Breda AI-plattformar (som MIT:s FutureHouse) byggs för att hantera hela arbetsflöden – från litteraturgenomgång och datainsamling till experimentell design och analys – och automatiserar många kritiska forskningssteg.
AI-driven automation i laboratorier
Forskare bygger autonoma laboratorier som utför experiment med minimal mänsklig inblandning. Till exempel kombinerar Lawrence Berkeley Labs A-Lab AI-algoritmer med robotarmar: AI föreslår nya material att testa, och robotar blandar och testar dem i snabb följd. Denna täta loop av "robotforskare" innebär att lovande föreningar valideras mycket snabbare än i manuella studier.
På liknande sätt utvecklar MIT:s FutureHouse-projekt AI-agenter för att hantera uppgifter som litteratursökning, experimentplanering och dataanalys, så att forskare kan ägna sig åt upptäckter istället för rutinuppgifter.
Självkörande mikroskop
Intelligent skanning
Ett särskilt slående exempel är Argonne National Laboratorys självkörande mikroskop. I detta system börjar en AI-algoritm med att skanna några slumpmässiga punkter på ett prov och förutser sedan var nästa intressanta egenskaper kan finnas.
AI-styrning i realtid eliminerar behovet av mänsklig inblandning och påskyndar experimentet dramatiskt.
— Forskare vid Argonne National Laboratory
Genom att fokusera endast på datarika områden och hoppa över enhetliga ytor samlar mikroskopet in användbara bilder mycket snabbare än en traditionell punkt-för-punkt-skanning. I praktiken innebär detta en mycket effektivare tidsanvändning på högbelastade instrument: forskare kan köra flera högupplösta skanningar på samma tid som manuella metoder skulle ta för bara en.
Databehandling i realtid vid forskningsanläggningar
Stora forskningsanläggningar använder AI för att analysera data så fort den produceras. Vid Berkeley Lab strömmas rådata från mikroskop och teleskop direkt till en superdator.
Distiller-plattformen
Maskininlärningsarbetsflöden bearbetar data inom några minuter. En ny plattform kallad Distiller skickar elektronmikroskopbilder till NERSC-superdatorn under bildtagningen; resultaten kommer tillbaka omedelbart, vilket gör att forskare kan förfina experimentet på plats.
Även komplexa instrument drar nytta: vid BELLA-laseracceleratorn justerar djupinlärningsmodeller kontinuerligt laser- och elektronstrålar för optimal stabilitet, vilket kraftigt minskar den tid forskare lägger på manuella kalibreringar.
Övervakning dygnet runt
Andra nationella laboratorier använder AI för live-kvalitetskontroll. Brookhavens NSLS-II-synkrotron använder nu AI-agenter för att övervaka strålningslinjeexperiment dygnet runt.
Om ett prov förskjuts eller data ser "fel" ut flaggar systemet det omedelbart. Denna typ av anomalidetektion sparar enorma mängder tid – forskare kan åtgärda problem i realtid istället för att upptäcka dem efter timmar av förlorad stråltid.
Partikelfysik
CERN:s Large Hadron Collider använder "snabba ML"-algoritmer inbyggda i sin trigger-hårdvara: specialanpassad AI i FPGA:er analyserar kollisioner omedelbart, beräknar partikelenergier i realtid och överträffar äldre signalfilter.
Samla allt och analysera senare
- Timmar eller dagar av datainsamling
- Manuell analys efter experiment
- Problem upptäcks för sent
- Begränsade realtidsjusteringar
Analysera direkt
- Omedelbar databehandling
- Experimentförfining i realtid
- Omedelbar problemdetektion
- Kontinuerlig optimering
Prediktiva modeller för snabba insikter
AI snabbar inte bara upp befintliga experiment – den ersätter också långsamt laboratoriearbete med virtuella experiment. Inom genomik har till exempel kemister vid MIT utvecklat ChromoGen, en generativ AI som lär sig grammatiken för DNA-fällning.
ChromoGen AI
Förutsägelse av genuttryck
Givet en DNA-sekvens kan ChromoGen "snabbt analysera" sekvensen och generera tusentals möjliga 3D-kromatinstrukturer på några minuter. Detta är avsevärt snabbare än traditionella laboratoriemetoder: medan ett Hi-C-experiment kan ta dagar eller veckor för att kartlägga genomet för en celltyp, producerade ChromoGen 1 000 förutsagda strukturer på bara 20 minuter på en enda GPU.
Inom biologi har team vid Columbia University tränat en "grundmodell" på data från över en miljon celler för att förutsäga genaktivitet. Deras AI kan förutsäga vilka gener som är aktiva i en given celltyp, vilket i praktiken simulerar vad ett omfattande genuttrycksexperiment skulle visa. Som forskarna noterar möjliggör dessa prediktiva modeller "snabba och exakta" storskaliga beräkningsexperiment som vägleder och kompletterar laboratoriearbete.
I tester överensstämde AI:s förutsägelser av genuttryck för nya celltyper mycket väl med faktiska experimentella mätningar.
Påverkan och framtidsutsikter
Integrationen av AI i det experimentella arbetsflödet förändrar vetenskapen. Genom att automatisera dataanalys och till och med beslutsfattande under experiment förvandlar AI vad som tidigare var en flaskhals till en turbo-laddad process.
Fokusera på upptäckter medan maskiner hanterar repetitiva uppgifter och realtidsanalys av enorma datamängder.
— Forskningsvetenskapsmän
Med andra ord kan forskare genomföra fler experiment och dra slutsatser snabbare än någonsin tidigare.
Automatisering av experiment med AI kommer att påskynda vetenskapliga framsteg avsevärt.
— Fysiker vid Argonne National Laboratory
Nuvarande tillstånd
AI-drivna verktyg i utvalda laboratorier
Nära framtid
Fler självkörande instrument
Lång sikt
Bred AI-analysanvändning
Framöver kan vi förvänta oss att AI:s roll växer: fler laboratorier kommer att använda självkörande instrument och fler områden kommer att förlita sig på snabb AI-analys och förutsägelse.
Detta innebär att cykeln av hypotes, experiment och resultat kommer att krympa – från år till månader eller till och med dagar.
Comments 0
Leave a Comment
No comments yet. Be the first to comment!