Il laboratorio del futuro: intelligenza artificiale e automazione nella ricerca

Introduzione

I laboratori scientifici si sono sempre evoluti di pari passo con la tecnologia. Dallo sviluppo di microscopi sempre più potenti a sofisticati strumenti analitici e sistemi informatici di gestione dei dati, ogni generazione di tecnologia di laboratorio ha cambiato ciò che i ricercatori sono in grado di osservare, misurare e comprendere.

Oggi è in atto un’altra importante trasformazione.

L’automazione, l’intelligenza artificiale, gli strumenti connessi e l’analisi avanzata dei dati stanno iniziando a ridefinire il modo in cui operano i laboratori moderni. Anziché affidarsi interamente a strumenti isolati e a risultati registrati manualmente, i laboratori possono sempre più spesso creare ambienti di ricerca interconnessi in cui apparecchiature, software e ricercatori lavorano insieme.

Il laboratorio del futuro non è quindi semplicemente una stanza piena di apparecchiature più avanzate. È un ambiente di ricerca intelligente progettato per rendere il lavoro scientifico più efficiente, riproducibile e basato sui dati.

L’automazione sta cambiando il lavoro di routine in laboratorio

Molte procedure di laboratorio comportano attività ripetitive. La preparazione dei campioni, il dosaggio dei liquidi, l’organizzazione dei campioni e la registrazione delle misurazioni possono richiedere una notevole quantità di tempo ai ricercatori.

L’automazione offre un’alternativa.

I sistemi robotizzati di manipolazione dei liquidi, i processori automatici di campioni e gli strumenti di laboratorio programmabili sono in grado di eseguire ripetutamente procedure standardizzate in condizioni predefinite. Ciò può rivelarsi particolarmente utile quando è necessario elaborare centinaia o migliaia di campioni utilizzando la stessa metodologia.

L’automazione non elimina necessariamente il ruolo dei professionisti di laboratorio. Piuttosto, può cambiare il modo in cui i ricercatori impiegano il proprio tempo.

Quando i processi di routine sono automatizzati, gli scienziati possono concentrarsi maggiormente sulla progettazione sperimentale, sull’interpretazione dei risultati e sulla risoluzione dei problemi.

La coerenza rappresenta un altro potenziale vantaggio. Anche i professionisti di laboratorio esperti possono introdurre piccole variazioni quando ripetono manualmente una procedura molte volte. I sistemi automatizzati correttamente configurati possono eseguire azioni ripetitive in modo coerente, sebbene le loro prestazioni dipendano comunque dalla calibrazione, dalla manutenzione e da un’adeguata convalida.

L’intelligenza artificiale entra in laboratorio

L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più presente in tutte le discipline scientifiche.

I laboratori moderni sono in grado di generare enormi quantità di informazioni. Il sequenziamento genomico, la microscopia, la chimica analitica e lo screening ad alta produttività possono produrre set di dati contenenti milioni di singole misurazioni.

Individuare relazioni significative all’interno di tali set di dati può risultare impegnativo.

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare gli scienziati a identificare modelli, classificare le osservazioni e dare priorità alle informazioni per ulteriori indagini.

La microscopia ne offre un esempio calzante. Anziché lasciare che i ricercatori esaminino manualmente ogni singola immagine, i sistemi di visione artificiale possono coadiuvarli nell’identificazione e nella classificazione delle caratteristiche all’interno di vaste raccolte di immagini.

L’intelligenza artificiale può inoltre supportare i flussi di lavoro analitici aiutando i ricercatori a riconoscere risultati insoliti o relazioni che meritano un esame più approfondito.

Tuttavia, l’intelligenza artificiale non deve essere confusa con una prova scientifica. Un algoritmo può identificare modelli statistici, ma tali modelli devono comunque essere verificati e interpretati attraverso metodi scientifici consolidati.

Il laboratorio del futuro combinerà quindi probabilmente l’intelligenza computazionale con il giudizio scientifico umano.

Strumenti connessi e laboratorio intelligente

Uno dei cambiamenti più significativi potrebbe avvenire dietro le quinte.

Tradizionalmente, le apparecchiature di laboratorio hanno spesso operato in modo indipendente. Un ricercatore potrebbe ottenere misurazioni da uno strumento, trasferirle manualmente in un altro programma e infine incorporare i risultati in un rapporto.

Gli ambienti di laboratorio connessi mirano a ridurre questa frammentazione.

Gli strumenti moderni sono sempre più in grado di comunicare con i sistemi informativi di laboratorio e altre piattaforme software. Le misurazioni possono essere acquisite in formato digitale, associate all’esperimento corretto e integrate in registri di ricerca centralizzati.

Questo getta le basi per quello che talvolta viene descritto come un laboratorio intelligente.

Immaginate un esperimento in cui i sensori ambientali registrano continuamente temperatura e umidità mentre le apparecchiature analitiche generano automaticamente le misurazioni. Anziché mantenere registri separati, le informazioni possono potenzialmente essere riunite in un ambiente digitale strutturato.

I ricercatori possono quindi esaminare non solo i risultati sperimentali finali, ma anche le condizioni in cui tali risultati sono stati prodotti.

Una migliore gestione dei dati significa una ricerca migliore

La scienza moderna dipende sempre più dai dati.

Man mano che i laboratori diventano sempre più digitali, mantenere informazioni accurate e tracciabili diventa importante tanto quanto l’utilizzo di apparecchiature sofisticate.

I quaderni di laboratorio elettronici e i sistemi di gestione delle informazioni di laboratorio possono aiutare i ricercatori a organizzare procedure sperimentali, campioni, misurazioni e osservazioni.

I registri digitali possono anche facilitare la collaborazione.

I ricercatori che lavorano in dipartimenti diversi — o addirittura in paesi diversi — possono potenzialmente esaminare set di dati standardizzati senza dover fare affidamento su quaderni scritti a mano o fogli di calcolo non collegati tra loro.

Ma la digitalizzazione comporta nuove responsabilità.

I laboratori devono tenere conto della sicurezza informatica, dei controlli di accesso, dei backup e della conservazione dei dati a lungo termine. Le informazioni scientifiche o mediche sensibili devono essere protette in modo adeguato.

Il laboratorio del futuro richiede quindi competenze non solo in biologia o chimica, ma anche nella gestione delle informazioni.

Le attrezzature avanzate stanno ampliando le capacità scientifiche

L’automazione e il software ricevono notevole attenzione, ma anche le attrezzature fisiche di laboratorio continuano a evolversi.

I moderni microscopi sono in grado di acquisire immagini digitali estremamente dettagliate. La spettrometria di massa consente di identificare e caratterizzare i composti con una sensibilità straordinaria. Le tecnologie di sequenziamento possono generare enormi quantità di informazioni genetiche, mentre sofisticati sistemi cromatografici aiutano i ricercatori a separare e analizzare miscele complesse.

I fornitori di attrezzature di laboratorio si stanno evolvendo di pari passo con queste tecnologie.

Le aziende che operano nel settore delle attrezzature scientifiche, tra cui Zwitsers Lab, fanno parte di un ecosistema più ampio che supporta gli ambienti di laboratorio contemporanei attraverso attrezzature di laboratorio e soluzioni incentrate sulla ricerca. Man mano che i laboratori diventano sempre più sofisticati, l’accesso a strumenti adeguati e a un’infrastruttura di laboratorio affidabile diventa una parte importante nella creazione di flussi di lavoro di ricerca efficienti.

Le attrezzature stesse, tuttavia, rappresentano solo una componente di un laboratorio moderno. I maggiori benefici emergono quando la strumentazione è abbinata a procedure adeguate, personale qualificato e sistemi affidabili di gestione dei dati.

La manutenzione predittiva potrebbe ridurre i tempi di inattività

Gli strumenti scientifici possono essere costosi e un guasto imprevisto alle apparecchiature può interrompere gli esperimenti o ritardare interi progetti di ricerca.

I sensori connessi e i sistemi di monitoraggio intelligenti possono rappresentare un’altra soluzione.

Anziché attendere che le apparecchiature si guastino, i laboratori possono monitorare i parametri operativi e individuare i segnali che indicano la necessità di manutenzione.

Questo approccio è comunemente noto come manutenzione predittiva.

Ad esempio, un software potrebbe monitorare le fluttuazioni di temperatura, i valori di pressione, le ore di funzionamento o altre misurazioni specifiche delle apparecchiature. Andamenti insoliti potrebbero far scattare un'ispezione prima che si sviluppi un problema più grave.

Per i laboratori che utilizzano continuamente apparecchiature critiche, prevenire tempi di inattività imprevisti potrebbe migliorare significativamente l’efficienza operativa.

Gemelli digitali e sperimentazione virtuale

Un altro concetto emergente è quello del gemello digitale.

Un gemello digitale è essenzialmente una rappresentazione virtuale di un sistema fisico. Le informazioni provenienti dal sistema reale possono essere utilizzate per mantenere e aggiornare la sua controparte digitale.

Questa tecnologia è già oggetto di studio nei settori dell’ingegneria e della produzione, e concetti simili potrebbero diventare sempre più rilevanti per la ricerca scientifica.

I ricercatori potrebbero, in futuro, utilizzare simulazioni sofisticate per esplorare le condizioni sperimentali prima di impegnare le risorse di laboratorio.

I modelli al computer non possono sostituire la sperimentazione fisica, in particolare quando i sistemi biologici o chimici non sono ancora compresi appieno. Tuttavia, le simulazioni possono aiutare i ricercatori a restringere il numero di condizioni che richiedono test fisici.

La combinazione della modellazione computazionale con gli esperimenti di laboratorio potrebbe quindi accelerare determinati flussi di lavoro di ricerca.

Robotica e ricerca ad alta produttività

Alcune questioni scientifiche richiedono ai ricercatori di esaminare un numero enorme di possibilità.

La scoperta di nuovi farmaci ne è un esempio lampante. I ricercatori potrebbero dover esaminare vaste librerie di molecole prima di identificare i candidati meritevoli di uno studio più approfondito.

Le piattaforme automatizzate possono eseguire procedure sperimentali ripetitive su una scala che sarebbe estremamente difficile da raggiungere con il solo lavoro manuale.

La robotica può preparare campioni, spostare piastre da laboratorio, azionare strumenti compatibili e raccogliere misurazioni.

L’intelligenza artificiale può quindi aiutare ad analizzare le informazioni risultanti.

La combinazione di robotica e analisi computazionale crea un ciclo potente: le apparecchiature automatizzate generano dati, il software analizza i risultati e i ricercatori utilizzano tali risultati per determinare quali aspetti debbano essere studiati in seguito.

La sostenibilità sta diventando parte integrante della progettazione dei laboratori

Il laboratorio del futuro deve anche tenere conto dell’efficienza ambientale.

I laboratori scientifici possono consumare notevoli quantità di elettricità e generare una quantità significativa di materiale monouso. Congelatori, sistemi di ventilazione, strumenti analitici e altre apparecchiature possono funzionare ininterrottamente.

Di conseguenza, i ricercatori e i responsabili dei laboratori stanno esplorando modi per ridurre il consumo superfluo di risorse.

Apparecchiature ad alta efficienza energetica, ventilazione ottimizzata, gestione responsabile delle sostanze chimiche e programmi di riciclaggio migliorati possono tutti contribuire a rendere i laboratori più sostenibili.

Anche l’automazione può essere d’aiuto, riducendo il consumo superfluo di reagenti grazie a un dosaggio più preciso e a procedure standardizzate.

La sostenibilità non significa compromettere la qualità scientifica. L’obiettivo è identificare i consumi superflui preservando al contempo l’integrità sperimentale e la sicurezza del laboratorio.

Gli scienziati rimarranno al centro

Le discussioni sull’intelligenza artificiale e sulla robotica a volte danno l’impressione che i laboratori del futuro funzioneranno senza persone.

È improbabile che ciò valga per la maggior parte della ricerca scientifica.

Le macchine sono particolarmente efficaci nei compiti ripetitivi, nell’elaborazione di grandi insiemi di dati e nell’esecuzione di operazioni definite con precisione. Gli esseri umani rimangono essenziali per porre domande scientifiche significative, progettare esperimenti, riconoscere osservazioni inaspettate e decidere se i risultati abbiano effettivamente senso.

La scoperta scientifica richiede anche creatività.

Un algoritmo può rilevare una correlazione, ma spetta ai ricercatori determinare perché tale relazione possa esistere e come possa essere verificata.

Il professionista di laboratorio del futuro potrebbe quindi lavorare in modo diverso, piuttosto che scomparire.

Gli scienziati potrebbero dedicare meno tempo al trasferimento manuale di informazioni o alla ripetizione di procedure di routine e più tempo all’interpretazione dei risultati, alla progettazione di esperimenti e alla collaborazione interdisciplinare.

Costruire il laboratorio di domani

La transizione verso laboratori più intelligenti non avverrà dall’oggi al domani.

Alcune strutture di ricerca utilizzano già sistemi altamente automatizzati, mentre i laboratori più piccoli potrebbero continuare a utilizzare flussi di lavoro in gran parte convenzionali per molti anni.

I costi, le infrastrutture, la formazione del personale e la compatibilità tra le apparecchiature possono tutti influenzare l’adozione di tali sistemi.

Anche la standardizzazione assumerà un'importanza sempre maggiore. Un laboratorio dotato di strumenti sofisticati ottiene benefici limitati se tali sistemi non sono in grado di scambiare informazioni in modo affidabile.

I produttori, gli sviluppatori di software, i fornitori di attrezzature di laboratorio e le organizzazioni di ricerca dovranno quindi impegnarsi per creare ambienti scientifici più interoperabili.

Una nuova era della ricerca scientifica

Il laboratorio del futuro sarà caratterizzato dall’integrazione.

L’automazione può gestire le procedure ripetitive. L’intelligenza artificiale può assistere i ricercatori nell’analisi di set di dati sempre più complessi. Gli strumenti connessi possono migliorare il flusso delle informazioni sperimentali, mentre le tecnologie analitiche avanzate continuano ad ampliare ciò che gli scienziati sono in grado di misurare.

Allo stesso tempo, le registrazioni digitali, la manutenzione predittiva, la robotica e pratiche di laboratorio più sostenibili possono migliorare l’infrastruttura che circonda la scoperta scientifica.

Nessuna di queste tecnologie elimina i principi fondamentali della scienza. Gli esperimenti necessitano ancora di controlli adeguati. Gli strumenti richiedono la calibrazione. I risultati devono essere riproducibili e le conclusioni devono rimanere supportate da prove.

Ciò che la tecnologia può cambiare è l’efficienza con cui i ricercatori giungono a tali conclusioni.

Il laboratorio più intelligente non sarà necessariamente quello che dispone del maggior numero di macchine o dell’intelligenza artificiale più avanzata. Sarà il laboratorio che riuscirà a combinare con successo persone, attrezzature, automazione e dati affidabili in un ambiente di ricerca in cui ogni componente supporti gli altri.

Tale combinazione potrebbe definire la prossima generazione di scoperte scientifiche.