مصنوعی ذہانت تجرباتی ڈیٹا کا تجزیہ کرتی ہے
سائنسی تحقیق میں تجرباتی ڈیٹا کے تجزیے میں رفتار اور درستگی انتہائی اہمیت رکھتی ہے۔ ماضی میں ڈیٹا سیٹس کو پروسیس کرنے میں دن یا ہفتے لگ جاتے تھے، لیکن مصنوعی ذہانت (AI) نے اس صورتحال کو بدل دیا ہے۔ AI چند منٹوں میں وسیع مقدار میں ڈیٹا کو اسکین، پروسیس اور تجزیہ کر کے بصیرت فراہم کر سکتی ہے، جس سے محققین کا وقت بچتا ہے، غلطیاں کم ہوتی ہیں اور دریافتوں کی رفتار تیز ہوتی ہے۔
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 کو حقیقی وقت میں تجزیہ کر سکتے ہیں، فوراً پیٹرنز شناخت کر سکتے ہیں، اور روایتی سست تجربات کے بغیر نتائج پیش گوئی کر سکتے ہیں۔ یہ صلاحیت مواد سائنس سے حیاتیات تک کے شعبوں میں انقلاب لا رہی ہے۔
نیچے ہم AI کے ذریعے لیبارٹری ڈیٹا تجزیہ کو تیز کرنے کے اہم طریقے دیکھتے ہیں:
لیبارٹری تجزیہ میں چار انقلابی AI اطلاقات
خودکار "سیلف ڈرائیونگ" لیبارٹریاں
AI سے چلنے والے روبوٹ مسلسل تجربات کرتے ہیں اور ٹیسٹ کے لیے نمونے منتخب کرتے ہیں، جس سے غیر فعال وقت اور غیر ضروری پیمائشیں کم ہوتی ہیں۔
حقیقی وقت میں ڈیٹا پروسیسنگ
آلات سے آنے والا ڈیٹا AI پر مبنی کمپیوٹنگ سسٹمز کو فوری تجزیے کے لیے بھیجا جاتا ہے۔ محققین تجربات کو فوری طور پر ایڈجسٹ کر سکتے ہیں کیونکہ نتائج دنوں کی بجائے منٹوں میں آ جاتے ہیں۔
پیش گوئی کرنے والے مشین لرننگ ماڈلز
ایک بار تربیت یافتہ AI ماڈلز تجربات کو کمپیوٹیشنل طور پر سیمولیٹ کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، یہ ہزاروں مالیکیولر ساختیں یا جین اظہار کی پروفائلز چند منٹوں میں تیار کر سکتے ہیں، جو لیبارٹری تکنیکوں کو ہفتے یا مہینے لگتے۔
ابتدائی سے آخری تک 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—بہت سے اہم تحقیقی مراحل کو خودکار بناتے ہوئے۔
لیبارٹریوں میں AI سے چلنے والی خودکاری
محققین خود مختار لیبارٹریاں بنا رہے ہیں جو کم سے کم انسانی مداخلت کے ساتھ تجربات چلاتی ہیں۔ مثال کے طور پر، لارنس برکلے لیب کا A-Lab AI الگورتھمز کو روبوٹک بازوؤں کے ساتھ جوڑتا ہے: AI نئے مواد کی تجویز دیتا ہے، اور روبوٹ انہیں تیزی سے مکس اور ٹیسٹ کرتے ہیں۔ "روبوٹ سائنسدانوں" کا یہ تنگ سلسلہ دستی مطالعات کی نسبت بہت تیزی سے ممکنہ مرکبات کی تصدیق کرتا ہے۔
اسی طرح، MIT کا FutureHouse منصوبہ AI ایجنٹس تیار کر رہا ہے جو ادبی تلاش، تجربہ منصوبہ بندی، اور ڈیٹا تجزیہ جیسے کام سنبھالتے ہیں، تاکہ سائنسدان دریافتوں پر توجہ دے سکیں بجائے معمول کے کاموں کے۔
سیلف ڈرائیونگ مائیکروسکوپ
ذہین اسکیننگ
ایک خاص مثال آرگون نیشنل لیبارٹری کا سیلف ڈرائیونگ مائیکروسکوپ ہے۔ اس سسٹم میں، AI الگورتھم نمونے پر چند بے ترتیب پوائنٹس اسکین کرتا ہے، پھر اگلے دلچسپ فیچرز کی پیش گوئی کرتا ہے۔
فوری AI کنٹرول انسانی مداخلت کی ضرورت کو ختم کر دیتا ہے اور تجربے کو نمایاں طور پر تیز کر دیتا ہے۔
— آرگون نیشنل لیبارٹری کے سائنسدان
صرف ڈیٹا سے بھرپور علاقوں پر توجہ دے کر اور یکساں علاقوں کو چھوڑ کر، مائیکروسکوپ روایتی نقطہ بہ نقطہ اسکین سے کہیں زیادہ تیزی سے مفید تصاویر جمع کرتا ہے۔ عملی طور پر، اس کا مطلب ہے کہ زیادہ وقت طلب آلات پر وقت کا بہت مؤثر استعمال: محققین ایک ہی وقت میں متعدد اعلیٰ ریزولوشن اسکین چلا سکتے ہیں جو دستی طریقوں سے صرف ایک کے لیے ممکن ہوتا۔
تحقیقی اداروں میں حقیقی وقت میں ڈیٹا پروسیسنگ
بڑے تحقیقی ادارے AI کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو جیسے ہی پیدا ہوتا ہے تجزیہ کر رہے ہیں۔ برکلے لیب میں، مائیکروسکوپ اور ٹیلی سکوپ سے خام ڈیٹا براہ راست سپر کمپیوٹر کو بھیجا جاتا ہے۔
ڈسٹلر پلیٹ فارم
مشین لرننگ ورک فلو چند منٹوں میں ڈیٹا پروسیس کرتے ہیں۔ ایک نیا پلیٹ فارم ڈسٹلر الیکٹران مائیکروسکوپ کی تصاویر کو NERSC سپر کمپیوٹر کو بھیجتا ہے؛ نتائج فوراً آ جاتے ہیں، جس سے سائنسدان تجربہ موقع پر بہتر کر 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۔
چوبیس گھنٹے نگرانی
دیگر قومی لیبارٹریاں AI کا استعمال کرتے ہوئے لائیو کوالٹی کنٹرول کرتی ہیں۔ بروک ہیون کا NSLS-II سنکرٹران اب AI ایجنٹس کو 24/7 بیم لائن تجربات دیکھنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔
اگر کوئی نمونہ ہلتا ہے یا ڈیٹا "غلط" لگتا ہے، تو سسٹم فوراً اسے نشان زد کرتا ہے۔ اس قسم کی انوملی ڈیٹیکشن بہت سا وقت بچاتی ہے—سائنسدان مسائل کو حقیقی وقت میں ٹھیک کر سکتے ہیں بجائے اس کے کہ گم شدہ بیم ٹائم کے بعد دریافت کریں۔
پارٹیکل فزکس
CERN کا لارج ہیڈرون کولائیڈر "فاسٹ ML" الگورتھمز استعمال کرتا ہے جو اس کے ٹریگر ہارڈویئر میں بنے ہیں: FPGA میں کسٹم AI تصادم سگنلز کو فوری طور پر تجزیہ کرتا ہے، پارٹیکل توانائیوں کا حقیقی وقت میں حساب لگاتا ہے اور پرانے سگنل فلٹرز سے بہتر کارکردگی دکھاتا ہے۔
سب کچھ جمع کرو پھر بعد میں تجزیہ کرو
- ڈیٹا جمع کرنے میں گھنٹے یا دن لگتے ہیں
- تجربات کے بعد دستی تجزیہ
- مسائل بہت دیر سے دریافت ہوتے ہیں
- حقیقی وقت میں محدود ایڈجسٹمنٹ
فوری تجزیہ
- فوری ڈیٹا پروسیسنگ
- حقیقی وقت میں تجربہ کی بہتری
- فوری مسئلہ کی نشاندہی
- مسلسل اصلاح
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 کی جگہ لے رہا ہے۔ جینومکس میں، مثال کے طور پر، MIT کے کیمیا دانوں نے ChromoGen تیار کیا ہے، جو DNA فولڈنگ کی گرامر سیکھنے والا جنریٹو AI ہے۔
ChromoGen AI
جین اظہار کی پیش گوئی
DNA سیکوینس دیے جانے پر، ChromoGen سیکوینس کو "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 زیادہ 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۔
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 سیل کی قسم میں کون سے جین فعال ہوں گے، جو ایک وسیع جین اظہار تجربے کی نقل کرتا ہے۔ محققین کے مطابق، یہ پیش گوئی کرنے والے ماڈلز "تیز اور درست" بڑے پیمانے پر کمپیوٹیشنل تجربات کی اجازت دیتے ہیں جو لیبارٹری کے کام کی رہنمائی اور تکمیل کرتے ہیں۔
ٹیسٹوں میں، AI کی جین اظہار کی پیش گوئیاں نئی سیل اقسام کے لیے حقیقی تجرباتی پیمائشوں کے بہت قریب تھیں۔
اثرات اور مستقبل کا منظرنامہ
تجرباتی ورک فلو میں AI کا انضمام سائنس کو تبدیل کر رہا ہے۔ ڈیٹا تجزیہ اور یہاں تک کہ تجربات کے دوران فیصلہ سازی کو خودکار بنا کر، AI اس رکاوٹ کو ایک تیز رفتار عمل میں بدل دیتا ہے۔
دریافت پر توجہ دیں جب کہ مشینیں معمول کے کام اور وسیع ڈیٹا سیٹس کے حقیقی وقت تجزیے کو سنبھالتی ہیں۔
— تحقیقی سائنسدان
دوسرے الفاظ میں، سائنسدان پہلے سے کہیں زیادہ تجربات کر سکتے ہیں اور تیزی سے نتائج اخذ کر سکتے ہیں۔
AI کے ساتھ تجربات کو خودکار بنانا سائنسی ترقی کو نمایاں طور پر تیز کرے گا۔
— آرگون نیشنل لیبارٹری کے فزکس دان
موجودہ حالت
چند منتخب لیبارٹریوں میں AI سے چلنے والے آلات
قریب کا مستقبل
مزید خودکار آلات
طویل مدتی
AI تجزیے کا وسیع پیمانے پر اپنانا
آگے دیکھتے ہوئے، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ AI کا کردار بڑھے گا: مزید لیبارٹریاں خودکار 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۔
