人工智能分析實驗數據
在科學研究中，分析實驗數據的速度和準確性至關重要。過去，處理數據集可能需要數天甚至數週，但人工智能（AI）改變了這一切。AI 能在數分鐘內掃描、處理並提取大量數據的洞見，幫助研究人員節省時間、減少錯誤並加速發現。
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整合，科學家能夠實時分析龐大數據集，瞬間識別模式，甚至在不進行緩慢的傳統實驗下預測結果。這種能力已經在材料科學到生物學等領域引發革命。
以下探討 AI 如何讓實驗室數據分析更快速的主要方式：
實驗室分析中四大革命性 AI 應用
自動化「自駕」實驗室
AI 指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。研究人員可根據數分鐘內返回的結果即時調整實驗，而非等待數天。
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
廣泛的 AI 平台（如麻省理工學院的 FutureHouse）正在構建中，能處理從文獻回顧、數據收集到實驗設計與分析的整個工作流程，自動化多個關鍵研究步驟。
實驗室中的 AI 驅動自動化
研究人員正在建造自主實驗室，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 建議新材料，機械人快速混合並測試。這種「機械人科學家」的緊密循環使有前景的化合物比手動研究更快驗證。
同樣，麻省理工學院的 FutureHouse 項目正在開發 AI 代理，處理文獻搜尋、實驗規劃和數據分析，讓科學家專注於發現而非例行任務。
自駕顯微鏡
智能掃描
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。
即時 AI 控制消除了人為干預需求，大幅加快實驗速度。
— 阿貢國家實驗室科學家
透過只聚焦數據豐富區域並跳過均勻區域，顯微鏡比傳統逐點掃描收集有用影像快得多。實際上，這意味著高需求儀器的時間利用率大幅提升：研究人員能在同樣時間內完成多次高解析度掃描，而手動方法只能完成一次。
研究設施中的實時數據處理
大型研究設施利用 AI 分析數據產生時的資料。伯克利實驗室將顯微鏡和望遠鏡的原始數據直接串流至超級電腦。
Distiller 平台
機器學習工作流程在數分鐘內處理數據。一個名為Distiller的新平台在成像過程中將電子顯微鏡影像傳送至 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：在 BELLA 雷射加速器，深度學習模型持續調整雷射與電子束以達最佳穩定性，大幅減少科學家手動校準時間。
全天候監控
其他國家實驗室使用 AI 進行實時質量控制。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。這種異常檢測節省大量時間—科學家能即時修正問題，而非在失去光束時間後才發現。
粒子物理學
CERN 的大型強子對撞機使用內建於觸發硬體的「快速機器學習」算法：FPGA 中的定制 AI 即時分析碰撞信號，實時計算粒子能量，性能超越舊有信號過濾器。
先收集所有數據再分析
- 數小時或數天的數據收集
- 實驗後手動分析
- 問題發現過晚
- 實時調整有限
即時分析
- 數據瞬時處理
- 實驗實時優化
- 即時問題偵測
- 持續優化
預測模型助快速洞察
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，麻省理工學院化學家開發了ChromoGen，一款學習 DNA 摺疊語法的生成式 AI。
ChromoGen AI
基因表達預測
給定 DNA 序列，ChromoGen 可「快速分析」序列並在數分鐘內生成數千種可能的三維染色質結構。這遠比傳統實驗室方法快：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 1000 個預測結構。
在生物學領域，哥倫比亞大學團隊訓練了一個「基礎模型」，基於超過百萬細胞數據預測基因活性。該 AI 能預測任一細胞類型中哪些基因被啟動，實質上模擬了大規模基因表達實驗。研究人員指出，這些預測模型實現了「快速且準確」的大規模計算實驗，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高度一致。
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 將過去的瓶頸轉變為加速流程。
專注於發現，讓機器處理重複任務和海量數據的實時分析。
— 研究科學家
換句話說，科學家能比以往更快進行更多實驗並得出結論。
利用 AI 自動化實驗將顯著加速科學進展。
— 阿貢國家實驗室物理學家
現狀
部分實驗室使用 AI 工具
近期
更多自駕儀器
長期
廣泛採用 AI 分析
展望未來，我們可預期 AI 角色持續擴大：更多實驗室將使用自駕儀器，更多領域依賴快速 AI 分析與預測。
這意味著假設、實驗與結果的週期將從數年縮短至數月甚至數天。
