جدید تحقیقی لیبارٹریاں مصنوعی ذہانت (AI) کا استعمال کرتے ہوئے تجرباتی نتائج کو بے مثال رفتار سے پروسیس کر رہی ہیں۔ AI کو خودکار آلات اور سپر کمپیوٹرز کے ساتھ مربوط کر کے سائنسدان وسیع ڈیٹا سیٹس کا حقیقی وقت میں تجزیہ کر سکتے ہیں، فوراً پیٹرنز شناخت کر سکتے ہیں، اور یہاں تک کہ نتائج کی پیش گوئی بھی کر سکتے ہیں بغیر سست روایتی تجربات کے۔ یہ صلاحیت پہلے ہی مواد سائنس سے لے کر حیاتیات تک کے شعبوں میں انقلاب لا رہی ہے۔

ذیل میں ہم AI کے ذریعے لیبارٹری ڈیٹا کے تجزیے کو تیز کرنے کے اہم طریقے دیکھتے ہیں:

• خودکار "سیلف ڈرائیونگ" لیبارٹریاں: AI سے چلنے والے روبوٹ مسلسل تجربات کرتے ہیں اور یہ فیصلہ کرتے ہیں کہ کون سے نمونے ٹیسٹ کیے جائیں، جس سے غیر ضروری وقت اور بار بار ہونے والی پیمائشیں کم ہو جاتی ہیں۔
• حقیقی وقت میں ڈیٹا پروسیسنگ: آلات سے آنے والا ڈیٹا AI سے چلنے والے کمپیوٹنگ سسٹمز میں فوری تجزیے کے لیے بھیجا جاتا ہے۔ محققین تجربات کو فوراً ایڈجسٹ کر سکتے ہیں کیونکہ نتائج دنوں کی بجائے چند منٹوں میں مل جاتے ہیں۔
• پیش گوئی کرنے والے مشین لرننگ ماڈلز: ایک بار تربیت یافتہ AI ماڈلز کمپیوٹیشنل طور پر تجربات کی نقل کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، یہ ہزاروں مالیکیولر ساختیں یا جین اظہار کے پروفائلز چند منٹوں میں تیار کر سکتے ہیں، جو لیبارٹری تکنیکوں کو ہفتے یا مہینے لگتے۔
• مکمل تحقیق کی خودکاری: وسیع AI پلیٹ فارمز (جیسے MIT کا FutureHouse) پورے ورک فلو کو سنبھالنے کے لیے بنائے جا رہے ہیں—ادبی جائزہ، ڈیٹا جمع کرنا، تجرباتی ڈیزائن اور تجزیہ سمیت—جو تحقیق کے کئی اہم مراحل کو خودکار بناتے ہیں۔

یہ ترقیات سائنسدانوں کو معمول کے ڈیٹا کے تجزیے کی بجائے بصیرت پر توجہ مرکوز کرنے دیتی ہیں، جس سے دریافت کی رفتار میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے۔

لیبارٹریوں میں AI سے چلنے والی خودکاری

محققین خود مختار لیبارٹریاں بنا رہے ہیں جو کم سے کم انسانی مداخلت کے ساتھ تجربات انجام دیتی ہیں۔
مثال کے طور پر، لارنس برکلے لیب کی A-Lab سہولت AI الگورتھمز کو روبوٹک بازوؤں کے ساتھ جوڑتی ہے: AI نئے مواد کی تجویز دیتا ہے، اور روبوٹ انہیں تیزی سے مکس اور ٹیسٹ کرتے ہیں۔ اس "روبوٹ سائنسدانوں" کے قریبی سلسلے کا مطلب ہے کہ امید افزا مرکبات کو دستی مطالعات کی نسبت بہت تیزی سے تصدیق کیا جاتا ہے۔

اسی طرح، MIT کا FutureHouse پروجیکٹ AI ایجنٹس تیار کر رہا ہے جو ادبی تلاش، تجرباتی منصوبہ بندی، اور ڈیٹا تجزیہ جیسے کام سنبھالتے ہیں، تاکہ سائنسدان دریافتوں پر توجہ دے سکیں بجائے معمول کے کاموں کے۔

ایک خاص طور پر متاثر کن مثال آرگون نیشنل لیبارٹری کا سیلف ڈرائیونگ مائیکروسکوپ ہے۔ اس نظام میں، AI الگورتھم پہلے نمونے کے چند بے ترتیب نکات کو اسکین کرتا ہے، پھر اندازہ لگاتا ہے کہ اگلے دلچسپ خصوصیات کہاں ہو سکتی ہیں۔

صرف ڈیٹا سے بھرپور علاقوں پر توجہ دے کر اور یکساں علاقوں کو چھوڑ کر، مائیکروسکوپ روایتی نقطہ بہ نقطہ اسکین سے کہیں تیزی سے مفید تصاویر جمع کرتا ہے۔ جیسا کہ آرگون کے سائنسدان بیان کرتے ہیں، "فوری" AI کنٹرول "انسانی مداخلت کی ضرورت کو ختم کر دیتا ہے اور تجربے کو نمایاں طور پر تیز کر دیتا ہے۔"

عملی طور پر، اس کا مطلب ہے کہ زیادہ طلب والے آلات کا وقت بہت مؤثر طریقے سے استعمال ہوتا ہے: محققین ایک ہی وقت میں کئی اعلیٰ ریزولوشن اسکین چلا سکتے ہیں، جو دستی طریقوں سے صرف ایک اسکین کے برابر وقت لیتے۔

تحقیقی اداروں میں حقیقی وقت میں ڈیٹا پروسیسنگ

بڑے تحقیقی ادارے AI کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کا تجزیہ جیسے ہی وہ پیدا ہوتا ہے کر رہے ہیں۔ برکلے لیب میں، مائیکروسکوپ اور ٹیلی سکوپ سے حاصل شدہ خام ڈیٹا براہ راست سپر کمپیوٹر کو بھیجا جاتا ہے۔

مشین لرننگ کے ورک فلو چند منٹوں میں اس ڈیٹا کو پروسیس کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک نیا پلیٹ فارم Distiller الیکٹران مائیکروسکوپ کی تصاویر کو NERSC سپر کمپیوٹر کو بھیجتا ہے؛ نتائج فوراً واپس آ جاتے ہیں، جس سے سائنسدان تجربے کو موقع پر بہتر بنا سکتے ہیں۔

پیچیدہ آلات بھی فائدہ اٹھاتے ہیں: BELLA لیزر ایکسیلیریٹر میں، ڈیپ لرننگ ماڈلز مسلسل لیزر اور الیکٹران بیمز کو بہترین استحکام کے لیے ایڈجسٹ کرتے ہیں، جس سے سائنسدانوں کا دستی کیلیبریشن کا وقت کم ہو جاتا ہے۔

دیگر قومی لیبارٹریاں AI کو لائیو کوالٹی کنٹرول کے لیے استعمال کرتی ہیں۔ بروک ہیون کا NSLS-II سنکروٹران اب 24/7 بیم لائن تجربات پر AI ایجنٹس کو نگرانی کے لیے استعمال کرتا ہے۔

اگر کوئی نمونہ ہلتا ہے یا ڈیٹا "غیر معمولی" نظر آتا ہے، تو نظام فوراً اس کی نشاندہی کرتا ہے۔ اس قسم کی انوملی ڈیٹیکشن بہت سا وقت بچاتی ہے—سائنسدان مسائل کو حقیقی وقت میں حل کر سکتے ہیں بجائے اس کے کہ گمشدہ بیم ٹائم کے بعد انہیں دریافت کریں۔

اسی طرح، CERN کا Large Hadron Collider "فاسٹ ML" الگورتھمز استعمال کرتا ہے جو اس کے ٹریگر ہارڈویئر میں بنے ہوتے ہیں: FPGA میں کسٹم AI فوری طور پر ٹکراؤ کے سگنلز کا تجزیہ کرتا ہے، ذرات کی توانائی حقیقی وقت میں حساب کرتا ہے اور پرانے سگنل فلٹرز سے بہتر کارکردگی دکھاتا ہے۔

ان تمام مثالوں میں، AI ورک فلو کو "سب کچھ جمع کرو پھر بعد میں تجزیہ کرو" سے بدل کر "فوری تجزیہ" میں تبدیل کر دیتا ہے، جس سے ڈیٹا پروسیسنگ تقریباً فوری ہو جاتی ہے۔

تیز بصیرت کے لیے پیش گوئی کرنے والے ماڈلز

AI صرف موجودہ تجربات کو تیز نہیں کر رہا بلکہ ورچوئل تجربات کے ذریعے سست لیبارٹری کام کو بھی بدل رہا ہے۔ جینومکس میں، مثال کے طور پر، MIT کے کیمیا دانوں نے ChromoGen تیار کیا ہے، ایک جنریٹو AI جو ڈی این اے فولڈنگ کی گرامر سیکھتا ہے۔

دی گئی DNA ترتیب کے ساتھ، ChromoGen "تیزی سے تجزیہ" کر سکتا ہے اور چند منٹوں میں ہزاروں ممکنہ 3D کرومیٹن ساختیں تیار کر سکتا ہے۔ یہ روایتی لیبارٹری طریقوں سے بہت تیز ہے: جہاں Hi-C تجربہ ایک سیل کی قسم کے لیے جینوم کا نقشہ بنانے میں دن یا ہفتے لیتا ہے، ChromoGen نے صرف 20 منٹ میں ایک GPU پر 1,000 متوقع ساختیں تیار کیں۔

اہم بات یہ ہے کہ AI کی پیش گوئیاں تجرباتی ڈیٹا کے بہت قریب تھیں، جس سے اس طریقہ کار کی تصدیق ہوئی۔

حیاتیات میں، کولمبیا یونیورسٹی کی ٹیموں نے ایک "فاؤنڈیشن ماڈل" کو ایک ملین سے زائد خلیات کے ڈیٹا پر تربیت دی تاکہ جین کی سرگرمی کی پیش گوئی کی جا سکے۔

ان کا AI پیش گوئی کر سکتا ہے کہ کسی بھی خلیے کی قسم میں کون سے جین فعال ہوں گے، جو ایک وسیع جین اظہار تجربے کی نقل کے مترادف ہے۔ جیسا کہ محققین نے کہا، یہ پیش گوئی کرنے والے ماڈلز "تیز اور درست" بڑے پیمانے پر کمپیوٹیشنل تجربات کی اجازت دیتے ہیں جو گیلی لیبارٹری کام کی رہنمائی اور تکمیل کرتے ہیں۔

ٹیسٹوں میں، AI کی جین اظہار کی پیش گوئیاں نئی خلیاتی اقسام کے لیے حقیقی تجرباتی پیمائشوں کے بہت قریب تھیں۔

مختصراً، مشین لرننگ اب سائنسدانوں کو ورچوئل تجربات بڑے پیمانے پر چلانے کی اجازت دیتی ہے: ہزاروں جینومک یا مالیکیولر منظرنامے ایک ہی وقت میں چیک کرنا جو لیبارٹری میں ایک تجربہ کرنے کے برابر وقت لیتے۔

اثر اور مستقبل کا منظرنامہ

تجرباتی ورک فلو میں AI کا انضمام سائنس کو بدل رہا ہے۔ ڈیٹا تجزیہ اور حتیٰ کہ تجربات کے دوران فیصلہ سازی کو خودکار بنا کر، AI اس رکاوٹ کو ایک تیز رفتار عمل میں بدل دیتا ہے۔

محققین رپورٹ کرتے ہیں کہ AI سے چلنے والے آلات کے ساتھ، وہ "دریافت پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں جبکہ مشینیں بار بار ہونے والے کام اور وسیع ڈیٹا سیٹس کے فوری تجزیے کو سنبھالتی ہیں۔"

دوسرے الفاظ میں، سائنسدان زیادہ تجربات کر سکتے ہیں اور پہلے سے کہیں زیادہ تیزی سے نتائج اخذ کر سکتے ہیں۔ جیسا کہ آرگون کے فزکس دان کہتے ہیں، AI کے ساتھ تجربات کو خودکار بنانے کی صلاحیت "سائنسی ترقی کو نمایاں طور پر تیز کرے گی۔"

آئندہ کے لیے، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ AI کا کردار بڑھے گا: مزید لیبارٹریاں خود چلنے والے آلات استعمال کریں گی، اور مزید شعبے تیز AI تجزیہ اور پیش گوئی پر انحصار کریں گے۔

اس کا مطلب ہے کہ مفروضہ، تجربہ، اور نتیجہ کا چکر سالوں سے مہینوں یا حتیٰ کہ دنوں تک سکڑ جائے گا۔

نتیجہ ایک نئے دور کی ڈیٹا پر مبنی سائنس ہے، جہاں مواد، توانائی، صحت اور دیگر شعبوں میں انقلابی پیش رفت AI کی تجرباتی ڈیٹا کو تیزی سے سمجھنے کی صلاحیت سے ممکن ہو گی۔