现代研究实验室正在利用人工智能（AI）以前所未有的速度处理实验结果。通过将AI与自动化仪器和超级计算机相结合，科学家们可以实时分析庞大的数据集，瞬间识别模式，甚至预测结果，而无需进行缓慢的传统实验。这一能力已经在材料科学到生物学等领域引发了革命。

以下是AI显著加快实验室数据分析的关键方式：

• 自动化“无人驾驶”实验室：AI引导的机器人持续运行实验，并选择测试样本，减少空闲时间和重复测量。
• 实时数据处理：仪器流式传输的数据被输入AI驱动的计算系统进行即时分析。研究人员可以根据几分钟内返回的结果即时调整实验，而非等待数天。
• 预测性机器学习模型：训练完成后，AI模型可以进行计算机模拟实验。例如，它们能在几分钟内生成数千种分子结构或基因表达谱，而传统实验可能需要数周或数月。
• 端到端研究自动化：像MIT的FutureHouse这样的广泛AI平台正在构建，能够处理从文献综述、数据收集到实验设计和分析的整个流程，自动化许多关键研究步骤。

这些进展使科学家能够专注于洞察而非日常数据处理，极大地加快了发现的步伐。

实验室中的AI驱动自动化

研究人员正在构建自主实验室，实现最小人工干预的实验运行。
例如，劳伦斯伯克利实验室的A-Lab设施将AI算法与机械臂结合：AI提出新的材料尝试方案，机器人快速混合并测试。这种“机器人科学家”的紧密循环使有前景的化合物验证速度远超人工研究。

同样，MIT的FutureHouse项目正在开发AI代理，负责文献检索、实验规划和数据分析等任务，让科学家专注于发现而非例行工作。

一个特别引人注目的例子是阿贡国家实验室的无人驾驶显微镜。该系统中，AI算法首先扫描样本的几个随机点，然后预测下一个可能有趣的区域。

通过只关注数据丰富的区域，跳过均匀区域，显微镜比传统逐点扫描收集图像的速度快得多。正如阿贡科学家所述，“即时”AI控制“消除了人工干预的需求，大幅加快了实验进程”。

实际上，这意味着高需求仪器的时间利用率大幅提升：研究人员可以在相同时间内完成多次高分辨率扫描，而传统方法只能完成一次。

研究设施中的实时数据处理

大型研究设施利用AI对数据进行实时分析。伯克利实验室将显微镜和望远镜的原始数据直接流式传输到超级计算机。

机器学习工作流程在几分钟内处理这些数据。例如，一个名为Distiller的新平台在成像过程中将电子显微镜图像发送到NERSC超级计算机；结果即时返回，使科学家能够现场优化实验。

即使是复杂仪器也受益匪浅：在BELLA激光加速器，深度学习模型持续调节激光和电子束以实现最佳稳定性，大幅减少科学家手动校准的时间。

其他国家实验室使用AI进行实时质量控制。布鲁克海文的NSLS-II同步辐射装置现配备AI代理全天候监控光束线实验。

如果样本移动或数据异常，系统会立即发出警报。这种异常检测节省了大量时间——科学家可以实时解决问题，而不是在长时间的光束时间损失后才发现。

同样，欧洲核子研究中心（CERN）的大型强子对撞机在其触发硬件中集成了“快速机器学习”算法：定制的FPGA内置AI即时分析碰撞信号，实时计算粒子能量，性能优于传统信号过滤器。

在这些例子中，AI将工作流程从“先收集所有数据再分析”转变为“即时分析”，使数据处理几乎瞬时完成。

快速洞察的预测模型

AI不仅加快了现有实验，还用虚拟实验取代了缓慢的实验室工作。例如，在基因组学领域，MIT化学家开发了ChromoGen，一种学习DNA折叠规律的生成式AI。

给定DNA序列，ChromoGen可以“快速分析”序列，并在几分钟内生成数千种可能的三维染色质结构。这远比传统实验快得多：Hi-C实验可能需要数天或数周才能绘制一种细胞类型的基因组，而ChromoGen在单个GPU上仅用20分钟就生成了1000个预测结构。

更重要的是，AI的预测与实验数据高度吻合，验证了该方法的有效性。

在生物学领域，哥伦比亚大学的团队训练了一个“基础模型”，基于超过一百万个细胞的数据预测基因活性。

他们的AI可以预测任何细胞类型中哪些基因被激活，实质上模拟了大规模基因表达实验的结果。正如研究人员指出，这些预测模型实现了“快速且准确”的大规模计算实验，指导并补充湿实验工作。

测试中，AI对新细胞类型的基因表达预测与实际实验测量高度一致。

简而言之，机器学习现在使科学家能够大规模进行虚拟试验：在实验室完成一次实验所需时间内，检查数千种基因组或分子情景。

影响与未来展望

AI融入实验流程正在改变科学。通过自动化数据分析甚至实验中的决策，AI将曾经的瓶颈转变为加速器。

研究人员表示，借助AI驱动的工具，他们可以“专注于发现，而机器处理重复任务和海量数据的实时分析”。

换言之，科学家能够进行更多实验，更快得出结论。正如阿贡物理学家总结，“用AI自动化实验将显著加快科学进步”。

展望未来，AI的作用将持续扩大：更多实验室将采用无人驾驶仪器，更多领域将依赖快速的AI分析和预测。

这意味着假设、实验和结果的周期将从数年缩短到数月甚至数天。

结果是一个数据驱动科学的新纪元，材料、能源、健康等领域的突破将以前所未有的速度涌现，得益于AI快速解读实验数据的能力。