Modern araştırma laboratuvarları, deneysel sonuçları benzeri görülmemiş bir hızla işlemek için yapay zekayı (YZ) kullanıyor. YZ’yi otomatikleştirilmiş cihazlar ve süper bilgisayarlarla entegre ederek, bilim insanları büyük veri setlerini gerçek zamanlı olarak analiz edebiliyor, desenleri anında tanımlayabiliyor ve yavaş geleneksel deneyleri yapmadan bile sonuçları tahmin edebiliyorlar. Bu yetenek, malzeme biliminden biyolojiye kadar birçok alanı şimdiden dönüştürüyor.

Aşağıda YZ’nin laboratuvar veri analizini nasıl çok daha hızlı hale getirdiğine dair temel yöntemleri inceliyoruz:

• Otomatik “kendi kendine çalışan” laboratuvarlar: YZ rehberli robotlar deneyleri kesintisiz yürütür ve hangi örneklerin test edileceğine karar verir, böylece boşta kalma süresi ve gereksiz ölçümler azaltılır.
• Gerçek zamanlı veri işleme: Cihazlardan gelen akış verileri, anında analiz için YZ destekli hesaplama sistemlerine aktarılır. Sonuçlar dakikalar içinde döndüğü için araştırmacılar deneyleri anlık olarak ayarlayabilir.
• Öngörücü makine öğrenimi modelleri: Eğitildikten sonra YZ modelleri deneyleri bilgisayar ortamında simüle edebilir. Örneğin, laboratuvar tekniklerinin haftalar veya aylar süreceği binlerce moleküler yapı veya gen ifadesi profili dakikalar içinde oluşturulabilir.
• Uçtan uca araştırma otomasyonu: MIT’in FutureHouse gibi geniş YZ platformları, literatür taramasından veri toplamaya, deney tasarımından analizine kadar tüm iş akışlarını yönetmek üzere geliştiriliyor ve birçok kritik araştırma adımını otomatikleştiriyor.

Bu gelişmeler, bilim insanlarının rutin veri işleme yerine içgörüye odaklanmasını sağlayarak keşif hızını önemli ölçüde artırıyor.

Laboratuvarlarda YZ Destekli Otomasyon

Araştırmacılar, insan müdahalesi minimum olan otonom laboratuvarlar kuruyor.
Örneğin, Lawrence Berkeley Laboratuvarı’nın A-Lab tesisi, YZ algoritmalarını robotik kollarla eşleştiriyor: YZ yeni malzemeler öneriyor, robotlar ise bunları hızlıca karıştırıp test ediyor. Bu “robot bilim insanları” döngüsü, umut vadeden bileşiklerin manuel çalışmalara kıyasla çok daha hızlı doğrulanmasını sağlıyor.

Benzer şekilde, MIT’in FutureHouse projesi, literatür taraması, deney planlaması ve veri analizi gibi görevleri üstlenen YZ ajanları geliştiriyor; böylece bilim insanları rutin işlerden ziyade keşiflere odaklanabiliyor.

Özellikle dikkat çekici bir örnek, Argonne Ulusal Laboratuvarı’nın kendi kendine çalışan mikroskobu. Bu sistemde, YZ algoritması örnek üzerinde rastgele birkaç noktayı tarayarak başlıyor, ardından bir sonraki ilginç özelliklerin nerede olabileceğini tahmin ediyor.

Sadece veri açısından zengin bölgelere odaklanıp homojen alanları atlayarak, mikroskop geleneksel nokta nokta taramaya kıyasla çok daha hızlı faydalı görüntüler topluyor. Argonne bilim insanlarının belirttiği gibi, “anlık” YZ kontrolü “insan müdahalesine gerek kalmadan deneyin hızla ilerlemesini sağlıyor”.

Pratikte bu, yüksek talep gören cihazların zamanının çok daha verimli kullanılmasını sağlıyor: araştırmacılar, manuel yöntemlerin bir tarama için harcadığı sürede birden fazla yüksek çözünürlüklü tarama yapabiliyor.

Araştırma Tesislerinde Gerçek Zamanlı Veri İşleme

Büyük araştırma tesisleri, verileri üretilir üretilmez analiz etmek için YZ kullanıyor. Berkeley Laboratuvarı’nda mikroskop ve teleskoplardan gelen ham veriler doğrudan süper bilgisayara aktarılıyor.

Makine öğrenimi iş akışları bu verileri dakikalar içinde işliyor. Örneğin, Distiller adlı yeni bir platform, elektron mikroskobu görüntülerini görüntüleme sırasında NERSC süper bilgisayarına gönderiyor; sonuçlar anında dönüyor ve bilim insanlarının deneyi yerinde iyileştirmesine olanak tanıyor.

Karmaşık cihazlar da bundan faydalanıyor: BELLA lazer hızlandırıcısında derin öğrenme modelleri, lazer ve elektron ışınlarını sürekli olarak en iyi kararlılık için ayarlıyor ve bilim insanlarının manuel kalibrasyonlara harcadığı zamanı önemli ölçüde azaltıyor.

Diğer ulusal laboratuvarlar canlı kalite kontrol için YZ kullanıyor. Brookhaven’in NSLS-II sinkrotronunda YZ ajanları, ışın hattı deneylerini 7/24 izliyor.

Bir örnek kayarsa veya veriler “tutarsız” görünürse, sistem hemen uyarı veriyor. Bu tür anomali tespiti büyük zaman tasarrufu sağlıyor—bilim insanları sorunları gerçek zamanlı düzeltebiliyor, saatlerce kaybedilen ışın süresinden sonra fark etmek yerine.

Benzer şekilde, CERN’in Büyük Hadron Çarpıştırıcısı, tetikleyici donanımına entegre edilmiş “hızlı ML” algoritmaları kullanıyor: FPGA’larda özel YZ, çarpışma sinyallerini anında analiz ederek parçacık enerjilerini gerçek zamanlı hesaplıyor ve eski sinyal filtrelerini geride bırakıyor.

Bu örneklerin tamamında, YZ iş akışını “her şeyi topla sonra analiz et”ten “anlık analiz yap”a kaydırarak veri işlemenin neredeyse anında gerçekleşmesini sağlıyor.

Hızlı İçgörüler İçin Öngörücü Modeller

YZ sadece mevcut deneyleri hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda yavaş laboratuvar çalışmalarını sanal deneylerle değiştiriyor. Örneğin, genomikte MIT kimyagerleri, DNA katlanmasının dilini öğrenen üretken bir YZ olan ChromoGen’i geliştirdi.

Bir DNA dizisi verildiğinde, ChromoGen diziyi “hızla analiz eder” ve dakikalar içinde binlerce olası 3B kromatin yapısı oluşturur. Bu, geleneksel laboratuvar yöntemlerinden çok daha hızlıdır: Hi-C deneyinin bir hücre tipi için genomu haritalaması günler veya haftalar sürebilirken, ChromoGen tek bir GPU’da sadece 20 dakikada 1.000 tahmini yapı üretti.

Önemli olarak, YZ’nin tahminleri deneysel verilerle yakından örtüşerek yaklaşımın doğruluğunu kanıtladı.

Biyolojide, Columbia Üniversitesi ekipleri, bir milyondan fazla hücre verisiyle eğitilmiş bir “temel model” kullanarak gen aktivitesini tahmin ediyor.

YZ, herhangi bir hücre tipinde hangi genlerin aktif olduğunu öngörebiliyor ve böylece geniş çaplı gen ifadesi deneylerinin göstereceği sonuçları simüle ediyor. Araştırmacıların belirttiği gibi, bu öngörücü modeller “hızlı ve doğru” büyük ölçekli hesaplamalı deneylere olanak tanıyor ve laboratuvar çalışmalarını destekliyor.

Testlerde, YZ’nin yeni hücre tipleri için gen ifadesi tahminleri gerçek deney ölçümleriyle çok yüksek uyum gösterdi.

Kısacası, makine öğrenimi artık bilim insanlarının sanal denemeleri ölçeklendirmesine izin veriyor: laboratuvarda bir deneyin yapacağı binlerce genomik veya moleküler senaryoyu çok daha kısa sürede kontrol etmek mümkün.

Etki ve Gelecek Perspektifi

YZ’nin deneysel iş akışına entegrasyonu bilimi dönüştürüyor. Veri analizini ve hatta deneyler sırasında karar vermeyi otomatikleştirerek, YZ eskiden darboğaz olan süreci hızlandırılmış bir hale getiriyor.

Araştırmacılar, YZ destekli araçlarla “makineler tekrarlayan görevleri ve büyük veri setlerinin gerçek zamanlı analizini üstlenirken, keşfe odaklanabildiklerini” bildiriyor.

Başka bir deyişle, bilim insanları daha fazla deney yapabiliyor ve sonuçları her zamankinden daha hızlı çıkarabiliyor. Argonne fizikçileri, “YZ ile deneylerin otomatikleştirilmesinin bilimsel ilerlemeyi önemli ölçüde hızlandıracağını” vurguluyor.

İleriye baktığımızda, YZ’nin rolünün artmasını bekleyebiliriz: daha fazla laboratuvar kendi kendine çalışan cihazlar kullanacak ve daha fazla alan hızlı YZ analizine ve tahminine dayanacak.

Bu, hipotez, deney ve sonuç döngüsünün yıllardan aylara hatta günlere kısalacağı anlamına geliyor.

Sonuç olarak, malzeme, enerji, sağlık ve daha birçok alanda, deneysel verileri hızla yorumlama yeteneğiyle YZ destekli, veri odaklı yeni bir bilim çağı doğuyor.