Ateities laboratorija: dirbtinis intelektas ir automatizavimas moksliniuose tyrimuose

Įvadas

Mokslinės laboratorijos visada vystėsi kartu su technologijomis. Nuo vis galingesnių mikroskopų kūrimo iki sudėtingų analizės prietaisų ir kompiuterizuotų duomenų sistemų – kiekviena laboratorijų technologijų karta pakeitė tai, ką mokslininkai gali stebėti, matuoti ir suprasti.

Šiandien vyksta dar viena didžiulė transformacija.

Automatizavimas, dirbtinis intelektas, tarpusavyje sujungti prietaisai ir pažangi duomenų analizė pradeda keisti šiuolaikinių laboratorijų veiklos pobūdį. Vietoj to, kad visiškai pasikliautų atskirais prietaisais ir rankiniu būdu užregistruotais rezultatais, laboratorijos vis dažniau gali kurti tarpusavyje susietas mokslinių tyrimų aplinkas, kuriose įranga, programinė įranga ir mokslininkai dirba kartu.

Todėl ateities laboratorija nėra tiesiog patalpa, užpildyta pažangesne įranga. Tai – pažangi tyrimų aplinka, sukurta siekiant, kad mokslinis darbas taptų efektyvesnis, atkartojamas ir pagrįstas duomenimis.

Automatizavimas keičia įprastą laboratorijos darbą

Daugelis laboratorinių procedūrų apima pasikartojančias užduotis. Mėginių paruošimas, skysčių dozavimas, mėginių tvarkymas ir matavimų registravimas gali užimti nemažai tyrėjų laiko.

Automatizavimas siūlo alternatyvą.

Robotizuotos skysčių tvarkymo sistemos, automatizuoti mėginių apdorojimo įrenginiai ir programuojami laboratoriniai prietaisai gali pakartotinai atlikti standartizuotas procedūras iš anksto nustatytomis sąlygomis. Tai gali būti ypač vertinga, kai reikia apdoroti šimtus ar tūkstančius mėginių naudojant tą pačią metodiką.

Automatizavimas nebūtinai panaikina laboratorijos specialistų vaidmenį. Priešingai, jis gali pakeisti tai, kam mokslininkai skiria savo laiką.

Kai įprasti procesai yra automatizuoti, mokslininkai gali daugiau dėmesio skirti eksperimentų planavimui, rezultatų interpretavimui ir problemų sprendimui.

Dar vienas potencialus privalumas – nuoseklumas. Net patyrę laboratorijos specialistai, daug kartų rankiniu būdu kartodami procedūrą, gali įvesti nedidelių nukrypimų. Tinkamai sukonfigūruotos automatizuotos sistemos gali nuosekliai atlikti pasikartojančius veiksmus, nors jų veikimas vis tiek priklauso nuo kalibravimo, techninės priežiūros ir tinkamo patvirtinimo.

Dirbtinis intelektas įžengia į laboratoriją

Dirbtinis intelektas tampa vis labiau pastebimas įvairiose mokslo srityse.

Šiuolaikinės laboratorijos gali generuoti milžiniškus informacijos kiekius. Genomų sekvenavimas, mikroskopija, analizinė chemija ir didelio našumo atranka gali sukurti duomenų rinkinius, kuriuose yra milijonai atskirų matavimų.

Rasti reikšmingus ryšius tokiuose duomenų rinkiniuose gali būti sudėtinga.

Mašininio mokymosi algoritmai gali padėti mokslininkams atpažinti dėsningumus, klasifikuoti stebėjimus ir nustatyti informacijos prioritetus tolesniems tyrimams.

Mikroskopija yra puikus pavyzdys. Vietoj to, kad tyrėjai rankiniu būdu tikrintų kiekvieną vaizdą, kompiuterinio matymo sistemos gali padėti atpažinti ir suskirstyti požymius didelėse vaizdų kolekcijose.

Dirbtinis intelektas taip pat gali palengvinti analitinius darbo procesus, padėdamas mokslininkams atpažinti neįprastus rezultatus ar ryšius, kuriuos verta išsamiau ištirti.

Tačiau dirbtinio intelekto nereikėtų painioti su moksliniais įrodymais. Algoritmas gali nustatyti statistinius dėsningumus, tačiau tie dėsningumai vis tiek turi būti patikrinti ir interpretuoti taikant pripažintus mokslinius metodus.

Todėl ateities laboratorijoje greičiausiai bus derinamas kompiuterinis intelektas su žmogaus moksliniu vertinimu.

Susieti prietaisai ir išmanioji laboratorija

Vienas iš didžiausių pokyčių gali vykti užkulisiuose.

Tradiciškai laboratorinė įranga dažnai veikdavo nepriklausomai. Tyrėjas galėdavo gauti matavimus iš vieno prietaiso, rankiniu būdu perkelti juos į kitą programą ir galiausiai įtraukti rezultatus į ataskaitą.

Tarpusavyje sujungtos laboratorijų aplinkos siekia sumažinti šį suskaidymą.

Šiuolaikiniai prietaisai vis dažniau gali bendrauti su laboratorijų informacinėmis sistemomis ir kitomis programinės įrangos platformomis. Matavimų duomenys gali būti fiksuojami skaitmeniniu būdu, susieti su atitinkamu eksperimentu ir įtraukti į centralizuotus tyrimų įrašus.

Tai sudaro pagrindą tam, kas kartais vadinama „išmaniąja laboratorija“.

Įsivaizduokite eksperimentą, kurio metu aplinkos jutikliai nuolat registruoja temperatūrą ir drėgmę, o analitinė įranga automatiškai generuoja matavimus. Vietoj to, kad būtų vedami atskiri įrašai, informaciją galima sujungti į struktūrizuotą skaitmeninę aplinką.

Tada mokslininkai gali ištirti ne tik galutinius eksperimento rezultatus, bet ir sąlygas, kuriomis tie rezultatai buvo gauti.

Geresnis duomenų valdymas reiškia geresnius mokslinius tyrimus

Šiuolaikinis mokslas vis labiau priklauso nuo duomenų.

Laboratorijoms vis labiau perėjant prie skaitmeninių technologijų, tikslios ir atsekamos informacijos tvarkymas tampa toks pat svarbus kaip ir sudėtingos įrangos valdymas.

Elektroniniai laboratoriniai užrašai ir laboratorinės informacijos valdymo sistemos gali padėti mokslininkams organizuoti eksperimentines procedūras, mėginius, matavimus ir stebėjimus.

Skaitmeniniai įrašai taip pat gali palengvinti bendradarbiavimą.

Mokslininkai, dirbantys skirtinguose skyriuose – ar net skirtingose šalyse – gali peržiūrėti standartizuotus duomenų rinkinius, nesiremdami ranka rašytais užrašais ar tarpusavyje nesusietomis skaičiuoklėmis.

Tačiau skaitmeninimas sukuria naujų pareigų.

Laboratorijos privalo atsižvelgti į kibernetinį saugumą, prieigos kontrolę, atsargines kopijas ir ilgalaikį duomenų išsaugojimą. Konfidenciali mokslinė ar medicininė informacija turi būti tinkamai apsaugota.

Todėl ateities laboratorijai reikalingos ne tik biologijos ar chemijos, bet ir informacijos valdymo žinios.

Pažangi įranga plečia mokslines galimybes

Daug dėmesio skiriama automatizavimui ir programinei įrangai, tačiau tobulėja ir fizinė laboratorijų įranga.

Šiuolaikiniai mikroskopai gali užfiksuoti itin detalius skaitmeninius vaizdus. Masės spektrometrijos metodais galima identifikuoti ir apibūdinti junginius su nepaprastu jautrumu. Sekvenavimo technologijos leidžia gauti milžiniškus genetinės informacijos kiekius, o sudėtingos chromatografijos sistemos padeda tyrėjams atskirti ir analizuoti sudėtingus mišinius.

Laboratorijų tiekėjai vystosi kartu su šiomis technologijomis.

Mokslinės įrangos sektoriuje veikiančios įmonės, įskaitant „Zwitsers Lab“, sudaro dalį platesnės ekosistemos, kuri remia šiuolaikines laboratorijų aplinkas, teikdama laboratorinę įrangą ir moksliniams tyrimams skirtus sprendimus. Laboratorijoms tampant vis sudėtingesnėms, prieiga prie tinkamų prietaisų ir patikimos laboratorinės infrastruktūros tampa svarbia veiksmingų mokslinių tyrimų procesų kūrimo dalimi.

Tačiau pati įranga yra tik viena iš šiuolaikinės laboratorijos sudedamųjų dalių. Didžiausią naudą galima gauti tik tada, kai prietaisai derinami su tinkamomis procedūromis, apmokytu personalu ir patikimomis duomenų valdymo sistemomis.

Prognozuojamoji techninė priežiūra gali sumažinti prastovų laiką

Moksliniai prietaisai gali būti brangūs, o netikėtas įrangos gedimas gali sutrikdyti eksperimentus arba uždelsti visus mokslinių tyrimų projektus.

Prijungti jutikliai ir pažangios stebėjimo sistemos gali būti dar vienas sprendimas.

Užuot laukusios, kol įranga suges, laboratorijos gali stebėti veikimo parametrus ir ieškoti požymių, kad gali prireikti techninės priežiūros.

Šis metodas paprastai vadinamas prevencine technine priežiūra.

Pavyzdžiui, programinė įranga galėtų stebėti temperatūros svyravimus, slėgio rodmenis, veikimo valandas ar kitus įrangai būdingus matavimus. Neįprasti pokyčiai galėtų paskatinti patikrinimą, kol dar neatsirado rimtesnė problema.

Laboratorijoms, kuriose nuolat veikia kritinės svarbos įranga, netikėtų prastovų prevencija galėtų žymiai pagerinti veiklos efektyvumą.

Skaitmeniniai dvyni ir virtualūs eksperimentai

Kita nauja koncepcija – skaitmeninis dvynys.

Skaitmeninis dvynys iš esmės yra fizinės sistemos virtualus atvaizdas. Informacija iš realios sistemos gali būti naudojama jos skaitmeniniam atitikmeniui prižiūrėti ir atnaujinti.

Ši technologija jau tirinėjama inžinerijos ir gamybos srityse, o panašios koncepcijos gali tapti vis aktualesnės moksliniams tyrimams.

Mokslininkai galiausiai gali naudoti sudėtingus modeliavimus, kad ištirtų eksperimentines sąlygas prieš skirdami laboratorijos išteklius.

Kompiuteriniai modeliai negali pakeisti fizinių eksperimentų, ypač kai biologinės ar cheminės sistemos nėra iki galo išnagrinėtos. Vis dėlto modeliavimas gali padėti mokslininkams sumažinti sąlygų, kurioms reikia fizinių bandymų, skaičių.

Todėl skaičiavimo modeliavimo ir laboratorinių eksperimentų derinimas galėtų pagreitinti tam tikrus mokslinių tyrimų procesus.

Robotika ir didelio našumo tyrimai

Kai kurie moksliniai klausimai reikalauja, kad mokslininkai išnagrinėtų milžinišką galimybių skaičių.

Akivaizdus pavyzdys – vaistų atradimas. Mokslininkams gali tekti ištirti didelius molekulių rinkinius, kol bus nustatyti kandidatai, verti išsamesnio tyrimo.

Automatizuotos platformos gali atlikti pasikartojančias eksperimentines procedūras tokiu mastu, kuris būtų itin sunkiai pasiekiamas vien rankiniu darbu.

Robotika gali paruošti mėginius, perkelti laboratorines plokšteles, valdyti suderinamus prietaisus ir rinkti matavimų duomenis.

Tada dirbtinis intelektas gali padėti analizuoti gautą informaciją.

Robotikos ir kompiuterinės analizės derinys sukuria galingą ciklą: automatizuota įranga generuoja duomenis, programinė įranga analizuoja rezultatus, o mokslininkai, remdamiesi šiais rezultatais, nusprendžia, ką reikėtų tirti toliau.

Tvarumas tampa laboratorijų projektavimo dalimi

Ateities laboratorijoje taip pat reikia atsižvelgti į aplinkosauginį efektyvumą.

Mokslinės laboratorijos gali suvartoti didelius elektros energijos kiekius ir pagaminti nemažai vienkartinių medžiagų. Šaldikliai, vėdinimo sistemos, analizės prietaisai ir kita įranga gali veikti nepertraukiamai.

Todėl mokslininkai ir laboratorijų vadovai ieško būdų, kaip sumažinti nereikalingą išteklių suvartojimą.

Energiją taupanti įranga, optimizuota ventiliacija, atsakingas cheminių medžiagų tvarkymas ir patobulintos perdirbimo programos – visa tai gali prisidėti prie tvaresnių laboratorijų kūrimo.

Automatizavimas taip pat gali padėti sumažinti nereikalingą reagentų suvartojimą, užtikrinant tikslesnį dozavimą ir standartizuotas procedūras.

Tvarumas nereiškia, kad reikia daryti nuolaidas mokslo kokybei. Tikslas – nustatyti nereikalingą suvartojimą, tuo pačiu išsaugant eksperimentų vientisumą ir laboratorijos saugą.

Mokslininkai ir toliau liks pagrindiniai veikėjai

Diskusijos apie dirbtinį intelektą ir robotiką kartais sukuria įspūdį, kad ateities laboratorijos veiks be žmonių.

Vargu ar tai tinka daugumai mokslinių tyrimų.

Mašinos ypač veiksmingos atliekant pasikartojančias užduotis, apdorojant didelius duomenų rinkinius ir vykdant tiksliai apibrėžtas operacijas. Žmonės tebėra būtini, kad užduotų prasmingus mokslinius klausimus, suprojektuotų eksperimentus, atpažintų netikėtus stebėjimus ir nuspręstų, ar rezultatai iš tiesų turi prasmę.

Moksliniai atradimai taip pat reikalauja kūrybiškumo.

Algoritmas gali aptikti koreliaciją, tačiau tyrėjai turi nustatyti, kodėl toks ryšys gali egzistuoti ir kaip jį galima patikrinti.

Todėl ateities laboratorijos specialistas greičiausiai dirbs kitaip, o ne išnyks.

Mokslininkai galėtų skirti mažiau laiko informacijos perkėlimui rankiniu būdu ar pasikartojančių procedūrų atlikimui, o daugiau laiko – rezultatų interpretavimui, eksperimentų planavimui ir tarpdisciplininiam bendradarbiavimui.

Rytojaus laboratorijos kūrimas

Perėjimas prie pažangesnių laboratorijų neįvyks per naktį.

Kai kurios mokslinių tyrimų įstaigos jau naudoja labai automatizuotas sistemas, o mažesnės laboratorijos dar daugelį metų gali toliau naudoti daugiausia tradicinius darbo procesus.

Įdiegimui įtakos gali turėti išlaidos, infrastruktūra, personalo mokymas ir įrangos suderinamumas.

Vis svarbesnis taps ir standartizavimas. Laboratorija, kurioje yra sudėtingi prietaisai, gauna ribotą naudą, jei šios sistemos negali patikimai keistis informacija.

Todėl gamintojai, programinės įrangos kūrėjai, laboratorijų tiekėjai ir mokslinių tyrimų organizacijos turės siekti sukurti labiau tarpusavyje suderinamas mokslines aplinkas.

Nauja mokslinių tyrimų era

Ateities laboratoriją apibūdins integracija.

Automatizavimas gali perimti pasikartojančias procedūras. Dirbtinis intelektas gali padėti tyrėjams analizuoti vis sudėtingesnius duomenų rinkinius. Tarpusavyje sujungti prietaisai gali pagerinti eksperimentinės informacijos srautą, o pažangios analitinės technologijos toliau plečia tai, ką mokslininkai gali išmatuoti.

Tuo pačiu metu skaitmeniniai įrašai, prognozuojamoji techninė priežiūra, robotika ir tvaresnės laboratorijų praktikos gali pagerinti mokslo atradimų infrastruktūrą.

Nė viena iš šių technologijų nepanaikina pagrindinių mokslo principų. Eksperimentams vis dar reikalingos atitinkamos kontrolės priemonės. Prietaisus reikia kalibruoti. Rezultatai turi būti atkartojami, o išvados – pagrįstos įrodymais.

Technologijos gali pakeisti tik tai, kaip efektyviai mokslininkai prieina prie tų išvadų.

Pačia pažangiausia laboratorija nebūtinai bus ta, kurioje yra daugiausia įrangos ar pažangiausias dirbtinis intelektas. Tai bus laboratorija, kurioje sėkmingai suderinami žmonės, įranga, automatizavimas ir patikimi duomenys, sudarant mokslinių tyrimų aplinką, kurioje kiekviena sudedamoji dalis papildo kitas.

Šis derinys galėtų nulemti naujos kartos mokslinius atradimus.