現代研究實驗室正利用人工智能（AI）以前所未有的速度處理實驗結果。通過將AI與自動化儀器和超級電腦結合，科學家能夠在 實時分析龐大數據集，即時識別模式，甚至 預測結果，無需進行緩慢的傳統實驗。 這項能力已經在材料科學到生物學等領域引發革命。

以下我們探討AI如何顯著加快實驗室數據分析的關鍵方式：

• 自動化「自駕」實驗室： AI引導的機械人持續運行實驗，並選擇測試樣本，減少閒置時間和重複測量。
• 實時數據處理： 儀器的數據流直接輸入AI驅動的計算系統進行即時分析。研究人員可即時調整實驗，因為結果在數分鐘內返回，而非數天。
• 預測性機器學習模型： 訓練完成後，AI模型可進行計算模擬實驗。例如，它們能在數分鐘內生成數千個分子結構或基因表達譜，這是實驗室技術需數週或數月才能完成的工作。
• 端到端研究自動化： 像MIT的FutureHouse這類廣泛的AI平台正被打造來處理整個工作流程——從文獻回顧、數據收集到實驗設計與分析——自動化許多關鍵研究步驟。

這些進展讓科學家能專注於洞察，而非例行的數據處理，極大加快了發現的步伐。

實驗室中的AI驅動自動化

研究人員正在建構 自主實驗室，以最少人為干預運行實驗。
例如，勞倫斯伯克利實驗室的A-Lab設施結合AI算法與機械臂：AI建議嘗試的新材料，機械人則快速混合並測試。這種「機械人科學家」的緊密循環，使有潛力的化合物比手動研究更快得到驗證。

同樣，MIT的FutureHouse項目正在開發AI代理，負責文獻搜尋、實驗規劃和數據分析，讓科學家能專注於發現，而非例行工作。

一個特別引人注目的例子是阿貢國家實驗室的自駕顯微鏡。該系統中，AI算法先掃描樣本的幾個隨機點，然後預測下一個可能有趣的特徵位置。

透過只聚焦於數據豐富區域並跳過均質區域，顯微鏡比傳統逐點掃描收集有用影像的速度快得多。正如阿貢科學家所說，「即時」AI控制「消除了人為干預的需要，並大幅加快實驗進程」。

實際上，這意味著高需求儀器的時間利用率大幅提升：研究人員可在手動方法完成一次所需時間內，進行多次高解析度掃描。

研究設施中的實時數據處理

大型研究設施利用AI分析即時產生的數據。在伯克利實驗室，顯微鏡和望遠鏡的原始數據直接流入超級電腦。

機器學習工作流程在數分鐘內處理這些數據。例如，一個名為Distiller的新平台在成像過程中將電子顯微鏡影像發送至NERSC超級電腦；結果即時返回，讓科學家能當場優化實驗。

即使是複雜儀器也受益匪淺：在BELLA雷射加速器，深度學習模型持續調整雷射和電子束以達最佳穩定性，大幅減少科學家手動校準的時間。

其他國家實驗室則利用AI進行實時品質控制。布魯克海文的NSLS-II同步輻射光源現使用AI代理全天候監控光束線實驗。

若樣本移動或數據異常，系統會立即標記。這種異常偵測節省大量時間——科學家能即時修正問題，而非在長時間失去光束時間後才發現。

同樣，CERN的大型強子對撞機在其觸發硬件中內建「快速機器學習」算法：定制AI在FPGA中即時分析碰撞信號，實時計算粒子能量，表現優於舊有信號過濾器。

這些例子中，AI將工作流程從「先收集全部數據再分析」轉變為「即時分析」，使數據處理幾乎瞬間完成。

快速洞察的預測模型

AI不僅加速現有實驗，還以虛擬實驗取代緩慢的實驗室工作。例如，在基因組學領域，MIT化學家開發了ChromoGen，一種學習DNA摺疊語法的生成式AI。

給定DNA序列，ChromoGen能「快速分析」序列並在數分鐘內生成數千種可能的3D染色質結構。這比傳統實驗快得多：Hi-C實驗可能需數天或數週才能繪製一種細胞類型的基因組，而ChromoGen在單一GPU上20分鐘內產生了1,000個預測結構。

重要的是，AI的預測與實驗數據高度吻合，驗證了這種方法的有效性。

在生物學領域，哥倫比亞大學團隊訓練了一個「基礎模型」，利用超過百萬細胞的數據來預測基因活性。

他們的AI能預測任何細胞類型中哪些基因被啟動，實質上模擬了龐大的基因表達實驗。正如研究人員指出，這些預測模型使得「快速且準確」的大規模計算實驗成為可能，指導並補充濕實驗室工作。

測試中，AI對新細胞類型的基因表達預測與實際實驗測量結果高度一致。

簡言之，機器學習現在讓科學家能大規模進行虛擬試驗：在實驗室完成一個實驗所需時間內，檢視數千種基因組或分子情境。

影響與未來展望

AI融入實驗工作流程正在改變科學。透過自動化數據分析甚至實驗決策，AI將過去的瓶頸轉化為加速器。

研究人員表示，配備AI工具後，他們能「專注於發現，讓機器處理重複性任務和海量數據的實時分析」。

換言之，科學家能比以往更快地進行更多實驗並得出結論。正如阿貢物理學家總結，能夠「用AI自動化實驗將大幅推動科學進步」。

展望未來，我們預期AI的角色將持續擴大：更多實驗室將採用自駕儀器，更多領域將依賴快速的AI分析與預測。

這意味著假設、實驗與結果的循環將從數年縮短至數月甚至數天。

結果是一個全新的數據驅動科學時代，材料、能源、健康等領域的突破將以前所未有的速度湧現，這都得益於AI快速解讀實驗數據的能力。