AI phân tích dữ liệu thí nghiệm

Các phòng thí nghiệm nghiên cứu hiện đại đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý kết quả thí nghiệm với tốc độ chưa từng có. Bằng cách tích hợp AI với các thiết bị tự động và siêu máy tính, các nhà khoa học có thể phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực, nhận diện mẫu ngay lập tức, và thậm chí dự đoán kết quả mà không cần thực hiện các thí nghiệm truyền thống chậm chạp. Khả năng này đang cách mạng hóa nhiều lĩnh vực từ khoa học vật liệu đến sinh học.

Dưới đây là những cách chính AI giúp phân tích dữ liệu phòng thí nghiệm nhanh hơn nhiều:

Bốn Ứng Dụng Cách Mạng của AI trong Phân Tích Phòng Thí Nghiệm

Phòng Thí Nghiệm Được Hỗ Trợ Bởi AI

Tự Động Hóa Do AI Điều Khiển Trong Phòng Thí Nghiệm

Các nhà nghiên cứu đang xây dựng phòng thí nghiệm tự động vận hành thí nghiệm với sự can thiệp tối thiểu của con người. Ví dụ, cơ sở A-Lab của Lawrence Berkeley Lab kết hợp thuật toán AI với cánh tay robot: AI đề xuất vật liệu mới để thử, và robot trộn và kiểm tra chúng liên tục. Chu trình chặt chẽ của "nhà khoa học robot" này giúp xác nhận các hợp chất tiềm năng nhanh hơn nhiều so với nghiên cứu thủ công.

Tương tự, dự án FutureHouse của MIT phát triển các tác nhân AI để xử lý các nhiệm vụ như tìm kiếm tài liệu, lập kế hoạch thí nghiệm và phân tích dữ liệu, giúp các nhà khoa học tập trung vào khám phá thay vì công việc thường nhật.

Một ví dụ đặc biệt nổi bật là kính hiển vi tự lái của Argonne National Laboratory. Trong hệ thống này, thuật toán AI bắt đầu bằng cách quét một vài điểm ngẫu nhiên trên mẫu, sau đó dự đoán nơi có thể có các đặc điểm thú vị tiếp theo.

Điều khiển AI theo thời gian thực loại bỏ nhu cầu can thiệp của con người và đẩy nhanh đáng kể thí nghiệm.

— Các nhà khoa học Argonne National Laboratory

Bằng cách chỉ tập trung vào các vùng dữ liệu phong phú và bỏ qua các khu vực đồng nhất, kính hiển vi thu thập hình ảnh hữu ích nhanh hơn nhiều so với quét điểm từng điểm truyền thống. Trong thực tế, điều này có nghĩa là sử dụng thời gian hiệu quả hơn trên các thiết bị đòi hỏi cao: các nhà nghiên cứu có thể thực hiện nhiều lần quét độ phân giải cao trong cùng khoảng thời gian mà phương pháp thủ công chỉ làm được một lần.

Tự Động Hóa Khoa Học Do AI Điều Khiển

Xử Lý Dữ Liệu Theo Thời Gian Thực Trong Các Cơ Sở Nghiên Cứu

Các cơ sở nghiên cứu lớn đang sử dụng AI để phân tích dữ liệu ngay khi nó được tạo ra. Tại Berkeley Lab, dữ liệu thô từ kính hiển vi và kính thiên văn được truyền trực tiếp đến siêu máy tính.

Phân Tích Dữ Liệu AI Theo Thời Gian Thực

Mô Hình Dự Đoán Cho Thông Tin Nhanh

AI không chỉ tăng tốc các thí nghiệm hiện có – mà còn thay thế công việc phòng thí nghiệm chậm bằng thí nghiệm ảo. Trong lĩnh vực gen, ví dụ, các nhà hóa học MIT đã phát triển ChromoGen, một AI tạo sinh học học ngữ pháp của DNA khi gấp.

Với một chuỗi DNA, ChromoGen có thể "phân tích nhanh" chuỗi và tạo ra hàng nghìn cấu trúc chromatin 3D có thể trong vài phút. Điều này nhanh hơn rất nhiều so với phương pháp phòng thí nghiệm truyền thống: trong khi một thí nghiệm Hi-C có thể mất vài ngày hoặc tuần để lập bản đồ genome cho một loại tế bào, ChromoGen đã tạo ra 1.000 cấu trúc dự đoán chỉ trong 20 phút trên một GPU đơn.

Trong sinh học, các nhóm tại Đại học Columbia đã huấn luyện một "mô hình nền tảng" trên dữ liệu từ hơn một triệu tế bào để dự báo hoạt động gen. AI của họ có thể dự đoán gen nào được bật trong bất kỳ loại tế bào nào, về cơ bản mô phỏng những gì một thí nghiệm biểu hiện gen quy mô lớn sẽ cho thấy. Như các nhà nghiên cứu lưu ý, các mô hình dự đoán này cho phép các thí nghiệm tính toán quy mô lớn "nhanh và chính xác" hỗ trợ và bổ sung cho công việc phòng thí nghiệm thực tế.

Trong các thử nghiệm, dự đoán biểu hiện gen của AI cho các loại tế bào mới rất phù hợp với các phép đo thí nghiệm thực tế.

Mô Hình Dự Đoán AI Trong Genomics

Tác Động và Triển Vọng Tương Lai

Sự tích hợp AI vào quy trình thí nghiệm đang biến đổi khoa học. Bằng cách tự động hóa phân tích dữ liệu và thậm chí ra quyết định trong quá trình thí nghiệm, AI biến điểm nghẽn trước đây thành một quy trình tăng tốc mạnh mẽ.

Tập trung vào khám phá trong khi máy móc xử lý các công việc lặp đi lặp lại và phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực.

— Các nhà khoa học nghiên cứu

Nói cách khác, các nhà khoa học có thể thực hiện nhiều thí nghiệm hơn và rút ra kết luận nhanh hơn bao giờ hết.

Tự động hóa thí nghiệm với AI sẽ thúc đẩy tiến bộ khoa học đáng kể.

— Các nhà vật lý Argonne National Laboratory

Nhìn về phía trước, chúng ta có thể kỳ vọng vai trò của AI sẽ ngày càng lớn: nhiều phòng thí nghiệm sẽ sử dụng thiết bị tự lái, và nhiều lĩnh vực sẽ dựa vào phân tích và dự đoán AI nhanh chóng.

Sự Cộng Hưởng Giữa AI và Con Người

Điều này có nghĩa chu kỳ giả thuyết, thí nghiệm và kết quả sẽ rút ngắn — từ năm xuống còn tháng hoặc thậm chí ngày.