Tuleviku labor: tehisintellekt ja automatiseerimine teadustöös

Sissejuhatus

Teaduslaborid on alati arenenud koos tehnoloogiaga. Alates üha võimsamate mikroskoopide väljatöötamisest kuni keerukate analüüsiseadmete ja arvutipõhiste andmesüsteemideni – iga laboritehnoloogia põlvkond on muutnud seda, mida teadlased suudavad vaadelda, mõõta ja mõista.

Täna on käimas järjekordne suur muutus.

Automatiseerimine, tehisintellekt, ühendatud seadmed ja arenenud andmeanalüüs hakkavad ümber kujundama kaasaegsete laborite töökorraldust. Selle asemel, et tugineda täielikult eraldiseisvatele seadmetele ja käsitsi registreeritud tulemustele, saavad laborid üha enam luua omavahel ühendatud uurimiskeskkondi, kus seadmed, tarkvara ja teadlased töötavad koos.

Seetõttu ei ole tuleviku labor lihtsalt ruum, mis on täis arenenumaid seadmeid. See on intelligentne uurimiskeskkond, mis on loodud teadustöö tõhustamiseks, korratavuse tagamiseks ja andmetel põhinevaks muutmiseks.

Automatiseerimine muudab laboratooriumi rutiinset tööd

Paljud laboriprotseduurid hõlmavad korduvaid ülesandeid. Proovide ettevalmistamine, vedelike doseerimine, proovide korrastamine ja mõõtmistulemuste registreerimine võivad võtta teadlastelt märkimisväärselt aega.

Automatiseerimine pakub alternatiivi.

Robotiseeritud vedelike käitlemissüsteemid, automatiseeritud proovide töötlejad ja programmeeritavad laboratooriumiinstrumendid suudavad teostada standardiseeritud protseduure korduvalt eelnevalt määratud tingimustel. See võib olla eriti väärtuslik, kui sadu või tuhandeid proove tuleb töödelda sama metoodika abil.

Automatiseerimine ei välista tingimata laborispetsialistide rolli. Selle asemel võib see muuta seda, millele teadlased oma aega kulutavad.

Kui rutiinsed protsessid on automatiseeritud, saavad teadlased keskenduda rohkem eksperimendi kavandamisele, tulemuste tõlgendamisele ja probleemide lahendamisele.

Järjepidevus on veel üks potentsiaalne eelis. Isegi kogenud laborispetsialistid võivad tekitada väikeseid kõrvalekaldeid, kui nad kordavad protseduuri käsitsi mitu korda. Õigesti konfigureeritud automatiseeritud süsteemid suudavad korduvaid toiminguid järjepidevalt teostada, kuigi nende toimimine sõltub siiski kalibreerimisest, hooldusest ja asjakohasest valideerimisest.

Tehisintellekt siseneb laborisse

Tehisintellekt on teadusvaldkondades üha nähtavam.

Kaasaegsed laborid suudavad genereerida tohutuid andmehulki. Genoomide sekveneerimine, mikroskoopia, analüütiline keemia ja suure läbilaskevõimega sõelumine võivad anda andmekogumeid, mis sisaldavad miljoneid üksikuid mõõtmisi.

Sellistes andmekogumites oluliste seoste leidmine võib olla keeruline.

Masinõppe algoritmid võivad aidata teadlastel tuvastada mustreid, klassifitseerida vaatlusi ja seada teavet tähtsuse järjekorda edasiseks uurimiseks.

Mikroskoopia on selle kohta hea näide. Selle asemel, et teadlased uuriksid iga pilti käsitsi, saavad arvutinägemise süsteemid aidata tuvastada ja liigitada tunnuseid suurtes pildikogudes.

Tehisintellekt võib toetada ka analüütilisi töövooge, aidates teadlastel ära tunda ebatavalisi tulemusi või seoseid, mis väärivad lähemat uurimist.

Tehisintellekti ei tohi siiski segi ajada teaduslike tõenditega. Algoritm suudab tuvastada statistilisi mustreid, kuid neid mustreid tuleb ikkagi testida ja tõlgendada väljakujunenud teaduslike meetodite abil.

Seetõttu ühendab tuleviku labor tõenäoliselt arvutusliku intelligentsuse inimese teadusliku otsustusvõimega.

Ühendatud seadmed ja nutikas labor

Üks suurimaid muutusi võib toimuda hoopis kulisside taga.

Traditsiooniliselt on laboriseadmed sageli töötanud iseseisvalt. Teadlane võib saada mõõtmistulemused ühelt seadmelt, kanda need käsitsi üle teise programmi ja lõpuks lisada tulemused aruandesse.

Ühendatud laborikeskkonnad püüavad seda killustatust vähendada.

Kaasaegsed seadmed suudavad üha enam suhelda laboratooriumi infosüsteemide ja muude tarkvaraplatvormidega. Mõõtmistulemusi saab salvestada digitaalselt, seostada õige eksperimendiga ja lisada tsentraliseeritud uurimisandmetesse.

See loob aluse sellele, mida mõnikord nimetatakse nutikaks laboriks.

Kujutlege katset, kus keskkonnasensorid registreerivad pidevalt temperatuuri ja niiskust, samal ajal kui analüüsiseadmed genereerivad mõõtmistulemusi automaatselt. Eraldi andmete säilitamise asemel on võimalik koondada teave struktureeritud digitaalkeskkonda.

Teadlased saavad siis uurida mitte ainult lõplikke eksperimendi tulemusi, vaid ka tingimusi, mille alusel need tulemused saadi.

Parem andmehaldus tähendab paremat teadustööd

Kaasaegne teadus sõltub üha enam andmetest.

Kuna laborid muutuvad üha digitaalsemaks, on täpse ja jälgitava teabe säilitamine muutunud sama oluliseks kui keerukate seadmete kasutamine.

Elektroonilised laboratooriumpäevikud ja laboratooriumi infohaldussüsteemid aitavad teadlastel korraldada katsemenetlusi, proove, mõõtmisi ja vaatlusi.

Digitaalsed andmed võivad ka koostööd hõlbustada.

Erinevates osakondades – või isegi erinevates riikides – töötavad teadlased saavad vaadata standardiseeritud andmekogusid, ilma et peaksid tuginema käsitsi kirjutatud märkmikele või üksteisest eraldatud tabelitele.

Kuid digitaliseerimine toob kaasa uusi kohustusi.

Laborid peavad arvestama küberturvalisuse, juurdepääsukontrolli, varukoopiate ja andmete pikaajalise säilitamisega. Tundlikku teadus- või meditsiiniteavet tuleb asjakohaselt kaitsta.

Seetõttu nõuab tuleviku laboratoorium asjatundlikkust mitte ainult bioloogias või keemias, vaid ka infohalduses.

Kõrgtehnoloogilised seadmed laiendavad teaduslikke võimalusi

Automatiseerimisele ja tarkvarale pööratakse palju tähelepanu, kuid ka füüsiline laboriseadmestik areneb pidevalt edasi.

Kaasaegsed mikroskoobid suudavad jäädvustada äärmiselt üksikasjalikke digitaalpilte. Massispektromeetria võimaldab ühendeid tuvastada ja iseloomustada erakordse tundlikkusega. Sekveneerimistehnoloogiad suudavad genereerida tohutuid koguseid geneetilist teavet, samal ajal kui keerukad kromatograafiasüsteemid aitavad teadlastel eraldada ja analüüsida keerukaid segusid.

Laboratooriumivarustuse tarnijad arenevad koos nende tehnoloogiatega.

Teadusvarustuse sektoris tegutsevad ettevõtted, sealhulgas Zwitsers Lab, moodustavad osa laiemast ökosüsteemist, mis toetab tänapäevaseid laborikeskkondi laboriseadmete ja teadusuuringutele suunatud lahenduste kaudu. Kuna laborid muutuvad üha keerukamaks, muutub juurdepääs sobivatele seadmetele ja usaldusväärsele laboritaristule oluliseks osaks tõhusate teadustöövoogude loomisel.

Seadmed ise moodustavad aga vaid ühe osa kaasaegsest laborist. Suurim kasu ilmneb siis, kui seadmed on kombineeritud sobivate protseduuride, koolitatud personali ja usaldusväärsete andmehaldussüsteemidega.

Ennetav hooldus võib vähendada seisakuid

Teadusinstrumendid võivad olla kallid ning ootamatu seadmerike võib katkestada eksperimendid või viivitada terveid uurimisprojekte.

Ühendatud andurid ja intelligentsed seiresüsteemid võivad pakkuda teise lahenduse.

Selle asemel, et oodata seadme rikke tekkimist, saavad laborid jälgida tööpõhimõtteid ja otsida märke, mis viitavad võimalikule hooldusvajadusele.

Seda lähenemisviisi tuntakse üldiselt ennetava hooldusena.

Näiteks võiks tarkvara jälgida temperatuuri kõikumisi, rõhunäiteid, töötunde või muid seadmespetsiifilisi mõõtmistulemusi. Ebatavalised mustrid võivad käivitada kontrolli enne, kui tekib tõsisem probleem.

Laboratooriumide puhul, kus kriitilise tähtsusega seadmeid kasutatakse pidevalt, võib ootamatute seisakute vältimine oluliselt parandada tegevuse tõhusust.

Digitaalsed kaksikud ja virtuaalsed eksperimendid

Teine esile kerkiv kontseptsioon on digitaalne kaksik.

Digitaalne kaksik on sisuliselt füüsilise süsteemi virtuaalne esitus. Reaalse süsteemi andmeid saab kasutada selle digitaalse vaste hooldamiseks ja ajakohastamiseks.

Seda tehnoloogiat uuritakse juba inseneriteaduses ja tootmises ning sarnased kontseptsioonid võivad muutuda üha olulisemaks ka teadusuuringutes.

Teadlased võivad lõpuks kasutada keerukaid simulatsioone, et uurida eksperimendi tingimusi enne laboratooriumi ressursside kasutamist.

Arvutimudelid ei saa asendada füüsilisi katseid, eriti kui bioloogilisi või keemilisi süsteeme ei mõisteta veel täielikult. Siiski võivad simulatsioonid aidata teadlastel kitsendada füüsilisi katseid nõudvate tingimuste arvu.

Arvutusmodelleerimise ja laborikatsete kombineerimine võiks seetõttu kiirendada teatud uurimistöö protsesse.

Robootika ja suure läbilaskevõimega teadustöö

Mõned teaduslikud küsimused nõuavad teadlastelt tohutu arvu võimaluste uurimist.

Ilmselge näide on ravimite avastamine. Teadlastel võib olla vaja uurida suuri molekulide kogusid, enne kui nad suudavad kindlaks teha kandidaate, mis väärivad põhjalikumat uurimist.

Automatiseeritud platvormid suudavad teostada korduvaid eksperimentaalseid protseduure mahus, mis oleks käsitsi töötades äärmiselt keeruline.

Robootika abil on võimalik proove ette valmistada, laboriplaate liigutada, ühilduvaid instrumente käsitseda ja mõõtmistulemusi koguda.

Seejärel saab tehisintellekt aidata saadud teavet analüüsida.

Robootika ja arvutusanalüüsi kombinatsioon loob võimsa tsükli: automatiseeritud seadmed genereerivad andmeid, tarkvara analüüsib tulemusi ja teadlased kasutavad neid tulemusi, et otsustada, mida tuleks järgmisena uurida.

Jätkusuutlikkus muutub laboratooriumi projekteerimise osaks

Tuleviku laboris tuleb arvestada ka keskkonnaefektiivsusega.

Teaduslaborid võivad tarbida märkimisväärseid elektrienergia koguseid ja tekitada suuri koguseid ühekordseid materjale. Külmikud, ventilatsioonisüsteemid, analüüsiseadmed ja muud seadmed võivad töötada pidevalt.

Seetõttu otsivad teadlased ja laboratooriumijuhid võimalusi tarbetu ressursitarbimise vähendamiseks.

Energiasäästlikud seadmed, optimeeritud ventilatsioon, vastutustundlik kemikaalide haldamine ja täiustatud ringlussevõtu programmid võivad kõik aidata kaasa laborite jätkusuutlikumaks muutmisele.

Automatiseerimine võib samuti aidata vähendada tarbetut reaktiivide tarbimist tänu täpsemale doseerimisele ja standardiseeritud protseduuridele.

Jätkusuutlikkus ei tähenda teadusliku kvaliteedi ohverdamist. Eesmärk on tuvastada tarbetu tarbimine, säilitades samal ajal eksperimendi terviklikkuse ja laboratooriumi ohutuse.

Teadlased jäävad kesksele kohale

Arutelud tehisintellekti ja robootika üle tekitavad mõnikord mulje, et tuleviku laborid hakkavad toimima ilma inimesteta.

See ei pruugi kehtida enamiku teadusuuringute kohta.

Masinad on eriti tõhusad korduvate ülesannete täitmisel, suurte andmekogumite töötlemisel ja täpselt määratletud toimingute sooritamisel. Inimesed jäävad endiselt hädavajalikuks, et esitada sisukaid teaduslikke küsimusi, kavandada katseid, märgata ootamatuid tähelepanekuid ja otsustada, kas tulemused on tegelikult mõistlikud.

Teaduslikud avastused eeldavad ka loovust.

Algoritm võib küll tuvastada seose, kuid teadlased peavad kindlaks tegema, miks see seos võiks eksisteerida ja kuidas seda testida.

Seetõttu võib tuleviku laborispetsialist pigem töötada teistmoodi kui kaduda.

Teadlased võiksid kulutada vähem aega teabe käsitsi ülekandmisele või rutiinsete protseduuride kordamisele ning rohkem aega tulemuste tõlgendamisele, eksperimentide kavandamisele ja valdkondadevahelisele koostööle.

Tuleviku laboratooriumi rajamine

Üleminek nutikamatele laboritele ei toimu üleöö.

Mõned uurimisasutused kasutavad juba praegu väga automatiseeritud süsteeme, samas kui väiksemad laborid võivad veel aastaid jätkata peamiselt traditsiooniliste töövoogude kasutamist.

Kasutuselevõttu võivad mõjutada kulud, infrastruktuur, personali koolitus ja seadmete ühilduvus.

Üha olulisemaks muutub ka standardimine. Kõrgtehnoloogiliste seadmetega labor saab neist vaid piiratud kasu, kui need süsteemid ei suuda usaldusväärselt teavet vahetada.

Seetõttu peavad tootjad, tarkvaraarendajad, laboratooriumitarvikute tarnijad ja teadusorganisatsioonid töötama selle nimel, et luua paremini koostalitlusvõimelised teaduskeskkonnad.

Teadusuuringute uus ajastu

Tuleviku laborit iseloomustab integratsioon.

Automatiseerimine suudab korduvaid protseduure teostada. Tehisintellekt võib aidata teadlastel analüüsida üha keerulisemaid andmekogumeid. Ühendatud seadmed võivad parandada eksperimentaalse teabe voolu, samal ajal kui arenenud analüüsitehnoloogiad laiendavad jätkuvalt teadlaste mõõtmisvõimalusi.

Samal ajal võivad digitaalsed andmed, ennetav hooldus, robootika ja jätkusuutlikumad laboritavad parandada teaduslike avastuste infrastruktuuri.

Ükski neist tehnoloogiatest ei kaota teaduse aluspõhimõtteid. Eksperimendid vajavad endiselt asjakohaseid kontrollkatsetusi. Seadmed tuleb kalibreerida. Tulemused peavad olema korratavad ja järeldused peavad olema tõenditega toetatud.

Tehnoloogia võib muuta seda, kui tõhusalt teadlased nendele järeldustele jõuavad.

Kõige nutikam labor ei pruugi olla see, kus on kõige rohkem seadmeid või kõige arenenum tehisintellekt. See on labor, mis suudab edukalt ühendada inimesed, seadmed, automatiseerimise ja usaldusväärsed andmed teadustöö keskkonnaks, kus iga komponent toetab teisi.

See kombinatsioon võib määratleda järgmise põlvkonna teaduslikud avastused.