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 trong thời gian thực, nhận diện các mẫu ngay lập tức, và thậm chí dự đoán kết quả mà không cần phải tiến hành 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:

• Phòng thí nghiệm “tự vận hành” tự động: Robot được điều khiển bởi AI thực hiện thí nghiệm liên tục và lựa chọn mẫu thử, giảm thiểu thời gian chờ và các phép đo lặp lại không cần thiết.
• Xử lý dữ liệu thời gian thực: Dữ liệu được truyền trực tiếp từ các thiết bị vào hệ thống máy tính do AI điều khiển để phân tích ngay lập tức. Các nhà nghiên cứu có thể điều chỉnh thí nghiệm ngay trong quá trình thực hiện vì kết quả được trả về trong vài phút thay vì hàng ngày.
• Mô hình học máy dự đoán: Sau khi được huấn luyện, các mô hình AI có thể mô phỏng thí nghiệm trên máy tính. Ví dụ, chúng có thể tạo ra hàng nghìn cấu trúc phân tử hoặc hồ sơ biểu hiện gen trong vài phút, tương đương với thời gian mà các kỹ thuật phòng thí nghiệm truyền thống phải mất hàng tuần hoặc tháng.
• Tự động hóa nghiên cứu toàn diện: Các nền tảng AI rộng lớn (như FutureHouse của MIT) đang được xây dựng để xử lý toàn bộ quy trình nghiên cứu—từ tổng hợp tài liệu và thu thập dữ liệu đến thiết kế thí nghiệm và phân tích—tự động hóa nhiều bước quan trọng trong nghiên cứu.

Những tiến bộ này giúp các nhà khoa học tập trung vào việc khai thác kiến thức thay vì xử lý dữ liệu thường nhật, từ đó đẩy nhanh đáng kể tốc độ khám phá.

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.
Chẳng hạn, cơ sở A-Lab của Phòng thí nghiệm Lawrence Berkeley kết hợp thuật toán AI với cánh tay robot: AI đề xuất các vật liệu mới để thử nghiệm, và robot sẽ pha trộn và kiểm tra chúng liên tục. Chu trình khép kín của các “nhà khoa học robot” này giúp xác nhận các hợp chất tiềm năng nhanh hơn nhiều so với các nghiên cứu thủ công.

Tương tự, dự án FutureHouse của MIT đang 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 việc khám phá thay vì các công việc lặp đi lặp lại.

Một ví dụ nổi bật là kính hiển vi tự vận hành của Phòng thí nghiệm Quốc gia Argonne. Trong hệ thống này, thuật toán AI bắt đầu bằng cách quét một vài điểm ngẫu nhiên trên mẫu, sau đó dự đoán vị trí các đặc điểm thú vị tiếp theo.

Bằng cách chỉ tập trung vào các vùng dữ liệu phong phú và bỏ qua những vùng đồng nhất, kính hiển vi thu thập hình ảnh hữu ích nhanh hơn nhiều so với phương pháp quét từng điểm truyền thống. Như các nhà khoa học Argonne giải thích, điều khiển AI “trực tiếp” “loại bỏ nhu cầu can thiệp của con người và đẩy nhanh đáng kể quá trình thí nghiệm”.

Trên thực tế, điều này đồng nghĩa với việc sử dụng hiệu quả hơn thời gian 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.

Xử lý dữ liệu thời gian thực tại các cơ sở nghiên cứu

Các cơ sở nghiên cứu lớn đang sử dụng AI để phân tích dữ liệu ngay khi dữ liệu 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.

Các quy trình học máy sau đó xử lý dữ liệu này trong vài phút. Ví dụ, nền tảng mới có tên Distiller gửi hình ảnh từ kính hiển vi điện tử đến siêu máy tính NERSC trong quá trình chụp ảnh; kết quả được trả về ngay lập tức, cho phép các nhà khoa học điều chỉnh thí nghiệm ngay tại chỗ.

Ngay cả các thiết bị phức tạp cũng được hưởng lợi: tại máy gia tốc laser BELLA, các mô hình học sâu liên tục điều chỉnh chùm tia laser và electron để đạt độ ổn định tối ưu, giảm đáng kể thời gian các nhà khoa học phải dành cho việc hiệu chuẩn thủ công.

Các phòng thí nghiệm quốc gia khác sử dụng AI để kiểm soát chất lượng trực tiếp. Synchrotron NSLS-II của Brookhaven hiện sử dụng các tác nhân AI giám sát thí nghiệm beamline 24/7.

Nếu mẫu thử bị dịch chuyển hoặc dữ liệu có dấu hiệu “bất thường”, hệ thống sẽ cảnh báo ngay lập tức. Loại phát hiện bất thường này tiết kiệm rất nhiều thời gian—các nhà khoa học có thể khắc phục sự cố ngay trong thời gian thực thay vì phát hiện sau nhiều giờ mất beamtime.

Tương tự, Máy Va chạm Hadron Lớn của CERN sử dụng các thuật toán “ML nhanh” được tích hợp trong phần cứng kích hoạt: AI tùy chỉnh trong FPGA phân tích tín hiệu va chạm ngay lập tức, tính toán năng lượng hạt trong thời gian thực và vượt trội hơn các bộ lọc tín hiệu cũ.

Qua các ví dụ này, AI đã chuyển đổi quy trình làm việc từ “thu thập tất cả rồi phân tích sau” sang “phân tích ngay khi dữ liệu đến”, giúp xử lý dữ liệu gần như tức thời.

Mô hình dự đoán cho những hiểu biết nhanh chóng

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

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 các phương pháp phòng thí nghiệm truyền thống: trong khi một thí nghiệm Hi-C có thể mất hàng 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.

Điều quan trọng là các dự đoán của AI rất phù hợp với dữ liệu thí nghiệm, xác nhận tính chính xác của phương pháp.

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 nhận xét, các mô hình dự đoán cho phép thực hiện các thí nghiệm tính toán quy mô lớn “nhanh và chính xác” để hướng dẫn và bổ trợ 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.

Tóm lại, học máy hiện cho phép các nhà khoa học thực hiện thử nghiệm ảo quy mô lớn: kiểm tra hàng nghìn kịch bản gen hoặc phân tử trong thời gian tương đương với một thí nghiệm trong phòng thí nghiệm.

Tác động và triển vọng tương lai

Việc 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.

Các nhà nghiên cứu cho biết với các công cụ do AI điều khiển, họ có thể “tập trung vào khám phá trong khi máy móc xử lý các công việc lặp đi lặp lại và phân tích dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực”.

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. Như các nhà vật lý Argonne kết luận, khả năng “tự động hóa thí nghiệm bằng AI sẽ thúc đẩy tiến bộ khoa học một cách đáng kể”.

Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng vai trò của AI sẽ ngày càng lớn: nhiều phòng thí nghiệm sẽ sử dụng các thiết bị tự vận hành, và nhiều lĩnh vực sẽ dựa vào phân tích và dự đoán nhanh của AI.

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

Kết quả là một kỷ nguyên khoa học dựa trên dữ liệu mới, nơi những đột phá trong vật liệu, năng lượng, y tế và nhiều lĩnh vực khác có thể xuất hiện với tốc độ chưa từng có, được thúc đẩy bởi khả năng nhanh chóng giải mã dữ liệu thí nghiệm của AI.