現代研究實驗室正利用人工智慧（AI）以前所未有的速度處理實驗結果。透過將 AI 與自動化儀器和超級電腦整合，科學家能夠在 即時分析龐大資料集，瞬間識別模式，甚至 預測結果，而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。
以下探討 AI 如何讓實驗室數據分析更快速的關鍵方式：
- 自動化「自駕」實驗室： AI 指導的機器人持續執行實驗並選擇測試樣本，減少閒置時間與重複測量。
- 即時數據處理： 儀器串流的數據被輸入 AI 驅動的計算系統進行即時分析。研究人員能即時調整實驗，因為結果在數分鐘內回傳，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種分子結構或基因表現輪廓，這是實驗室技術需數週或數月才能完成的工作。
- 端對端研究自動化： 像麻省理工學院的 FutureHouse 等大型 AI 平台，正被打造來處理整個工作流程——從文獻回顧與資料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，大幅加快發現的速度。
實驗室中的 AI 驅動自動化
研究人員正在建構 自主實驗室，以最小的人為干預執行實驗。
例如，勞倫斯伯克利實驗室的 A-Lab 設施結合 AI 演算法與機械手臂：AI 建議新的材料嘗試，機器人則快速混合並測試。這種「機器人科學家」的緊密循環，使有潛力的化合物比手動研究更快獲得驗證。
同樣地，麻省理工學院的 FutureHouse 計畫正在開發 AI 代理人，負責文獻搜尋、實驗規劃與 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 演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的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。正如阿貢科學家所述，這種「即時」AI 控制「消除了人為干預的需求，並大幅加快實驗進程」。
實務上，這意味著高需求儀器的時間利用率大幅提升：研究人員能在相同時間內完成多次高解析度掃描，而手動方法只能完成一次。
研究設施中的即時數據處理
大型研究設施利用 AI 分析產生中的數據。在伯克利實驗室，顯微鏡和望遠鏡的原始數據直接串流至超級電腦。
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傳送至 NERSC 超級電腦；結果即時回傳，讓科學家能當場調整實驗。
即使是複雜儀器也受益良多：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的時間。
其他國家實驗室則利用 AI 進行即時品質控管。布魯克海文的 NSLS-II 同步輻射光源現使用 AI 代理人全天候監控光束線實驗。
若樣本移動或數據異常，系統會立即警示。這種異常偵測節省大量時間——科學家能即時修正問題，而非在失去光束時間後才發現。
同樣地，歐洲核子研究組織（CERN）的大型強子對撞機在觸發硬體中內建「快速機器學習」演算法：定制的 FPGA AI 即時分析碰撞訊號，計算粒子能量，效能超越舊有訊號過濾器。
這些例子中，AI 將工作流程從「先收集全部資料再分析」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，也以 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。
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。這比傳統實驗室方法快得多：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 分鐘內就產生了 1,000 個預測結構。
重要的是，AI 的預測與實驗數據高度吻合，驗證了此方法的有效性。
在生物學領域，哥倫比亞大學團隊訓練了一個「基礎模型」，使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現實驗。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，並輔助濕實驗室工作。
測試中，AI 對新細胞類型的基因表現預測與實際實驗測量高度一致。
簡言之，機器學習現在讓科學家能大規模執行虛擬試驗：在實驗室完成一項實驗所需時間內，檢視數千種基因組或分子情境。
影響與未來展望
AI 融入實驗流程正在改變科學。透過自動化數據分析甚至實驗中的決策，AI 將過去的瓶頸轉變為加速器。
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與大量數據的即時分析」。
換句話說，科學家能進行更多實驗並更快得出結論。正如阿貢物理學家所言，能夠 「用 AI 自動化實驗將大幅加速科學進展」。
展望未來，我們預期 AI 的角色將持續擴大：更多實驗室將使用自駕儀器，更多領域將依賴快速的 AI 分析與預測。
這意味著假說、實驗與結果的循環將從數年縮短到數月甚至數天。
結果是一個以數據驅動的科學新時代，材料、能源、健康等領域的突破將以前所未有的速度出現，這都得益於 AI 快速解讀實驗數據的能力。
