Laboratorium przyszłości: sztuczna inteligencja i automatyzacja w badaniach naukowych

Wprowadzenie

Laboratoria naukowe zawsze ewoluowały wraz z rozwojem technologii. Od opracowania coraz bardziej wydajnych mikroskopów po zaawansowane przyrządy analityczne i skomputeryzowane systemy danych – każda generacja technologii laboratoryjnej zmieniała to, co naukowcy mogą obserwować, mierzyć i rozumieć.

Obecnie trwa kolejna znacząca transformacja.

Automatyzacja, sztuczna inteligencja, połączone ze sobą urządzenia oraz zaawansowana analiza danych zaczynają zmieniać sposób funkcjonowania nowoczesnych laboratoriów. Zamiast polegać wyłącznie na odizolowanych urządzeniach i ręcznie rejestrowanych wynikach, laboratoria mogą w coraz większym stopniu tworzyć połączone ze sobą środowiska badawcze, w których sprzęt, oprogramowanie i naukowcy współpracują ze sobą.

Laboratorium przyszłości nie jest zatem po prostu pomieszczeniem wypełnionym bardziej zaawansowanym sprzętem. Jest to inteligentne środowisko badawcze zaprojektowane tak, aby praca naukowa była bardziej wydajna, powtarzalna i oparta na danych.

Automatyzacja zmienia rutynową pracę laboratoryjną

Wiele procedur laboratoryjnych wiąże się z powtarzalnymi zadaniami. Przygotowywanie próbek, dozowanie płynów, porządkowanie próbek i rejestrowanie pomiarów może pochłaniać znaczną część czasu naukowców.

Automatyzacja stanowi alternatywę.

Zrobotyzowane systemy do obsługi cieczy, zautomatyzowane urządzenia do przetwarzania próbek oraz programowalne przyrządy laboratoryjne mogą wielokrotnie wykonywać ustandaryzowane procedury w z góry określonych warunkach. Może to być szczególnie cenne, gdy konieczne jest przetworzenie setek lub tysięcy próbek przy użyciu tej samej metodologii.

Automatyzacja niekoniecznie eliminuje rolę specjalistów laboratoryjnych. Zamiast tego może zmienić sposób, w jaki naukowcy wykorzystują swój czas.

Gdy rutynowe procesy są zautomatyzowane, naukowcy mogą w większym stopniu skupić się na projektowaniu eksperymentów, interpretacji wyników i rozwiązywaniu problemów.

Kolejną potencjalną zaletą jest spójność. Nawet doświadczeni pracownicy laboratorium mogą wprowadzać niewielkie odchylenia, wielokrotnie powtarzając procedurę ręcznie. Prawidłowo skonfigurowane systemy zautomatyzowane mogą wykonywać powtarzalne czynności w sposób spójny, choć ich działanie nadal zależy od kalibracji, konserwacji i odpowiedniej walidacji.

Sztuczna inteligencja wkracza do laboratorium

Sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej widoczna w różnych dyscyplinach naukowych.

Nowoczesne laboratoria mogą generować ogromne ilości informacji. Sekwencjonowanie genomów, mikroskopia, chemia analityczna i badania przesiewowe o wysokiej przepustowości mogą tworzyć zbiory danych zawierające miliony pojedynczych pomiarów.

Znalezienie istotnych powiązań w takich zbiorach danych może stanowić wyzwanie.

Algorytmy uczenia maszynowego mogą pomóc naukowcom w identyfikacji wzorców, klasyfikacji obserwacji oraz ustalaniu priorytetów informacji do dalszych badań.

Mikroskopia stanowi dobry przykład. Zamiast ręcznego sprawdzania każdego obrazu przez badaczy, systemy wizji komputerowej mogą pomóc w identyfikacji i kategoryzacji cech w dużych zbiorach obrazów.

Sztuczna inteligencja może również wspierać procesy analityczne, pomagając badaczom rozpoznawać nietypowe wyniki lub zależności, które zasługują na dokładniejsze zbadanie.

Nie należy jednak mylić sztucznej inteligencji z dowodem naukowym. Algorytm może identyfikować wzorce statystyczne, ale wzorce te nadal wymagają przetestowania i interpretacji przy użyciu uznanych metod naukowych.

Laboratorium przyszłości będzie zatem prawdopodobnie łączyć inteligencję obliczeniową z ludzką oceną naukową.

Połączone przyrządy i inteligentne laboratorium

Jedna z największych zmian może zachodzić za kulisami.

Tradycyjnie sprzęt laboratoryjny często działał niezależnie. Naukowiec mógł uzyskać pomiary z jednego urządzenia, ręcznie przenieść je do innego programu, a na koniec uwzględnić wyniki w raporcie.

Połączone środowiska laboratoryjne mają na celu ograniczenie tej fragmentacji.

Nowoczesne przyrządy w coraz większym stopniu mogą komunikować się z laboratoryjnymi systemami informacyjnymi i innymi platformami oprogramowania. Pomiary mogą być rejestrowane cyfrowo, przypisywane do właściwego eksperymentu i włączane do scentralizowanej dokumentacji badawczej.

Tworzy to podstawę dla tego, co czasami określa się mianem inteligentnego laboratorium.

Wyobraźmy sobie eksperyment, w którym czujniki środowiskowe nieustannie rejestrują temperaturę i wilgotność, podczas gdy sprzęt analityczny automatycznie generuje pomiary. Zamiast prowadzić oddzielną dokumentację, informacje te można potencjalnie zebrać w uporządkowanym środowisku cyfrowym.

Naukowcy mogą wówczas analizować nie tylko końcowe wyniki eksperymentów, ale także warunki, w jakich wyniki te zostały uzyskane.

Lepsze zarządzanie danymi oznacza lepsze badania

Współczesna nauka w coraz większym stopniu opiera się na danych.

W miarę jak laboratoria stają się coraz bardziej cyfrowe, utrzymywanie dokładnych i identyfikowalnych informacji staje się równie ważne, jak obsługa zaawansowanego sprzętu.

Elektroniczne notatniki laboratoryjne i systemy zarządzania informacjami laboratoryjnymi mogą pomóc naukowcom w organizowaniu procedur eksperymentalnych, próbek, pomiarów i obserwacji.

Cyfrowe zapisy mogą również ułatwić współpracę.

Naukowcy pracujący w różnych wydziałach — a nawet w różnych krajach — mogą przeglądać znormalizowane zbiory danych bez konieczności polegania na ręcznie prowadzonych notatnikach lub rozproszonych arkuszach kalkulacyjnych.

Jednak cyfryzacja wiąże się z nowymi obowiązkami.

Laboratoria muszą uwzględnić kwestie cyberbezpieczeństwa, kontroli dostępu, tworzenia kopii zapasowych oraz długoterminowego przechowywania danych. Wrażliwe informacje naukowe lub medyczne muszą być odpowiednio chronione.

Laboratorium przyszłości wymaga zatem wiedzy specjalistycznej nie tylko z zakresu biologii czy chemii, ale także zarządzania informacją.

Zaawansowany sprzęt poszerza możliwości naukowe

Dużą uwagę poświęca się automatyzacji i oprogramowaniu, ale fizyczny sprzęt laboratoryjny również nieustannie się rozwija.

Nowoczesne mikroskopy mogą rejestrować niezwykle szczegółowe obrazy cyfrowe. Spektrometria masowa pozwala identyfikować i charakteryzować związki z niezwykłą czułością. Technologie sekwencjonowania umożliwiają generowanie ogromnych ilości informacji genetycznej, a zaawansowane systemy chromatograficzne pomagają badaczom w rozdzielaniu i analizowaniu złożonych mieszanin.

Dostawcy sprzętu laboratoryjnego ewoluują wraz z tymi technologiami.

Firmy działające w sektorze sprzętu naukowego, w tym Zwitsers Lab, stanowią część szerszego ekosystemu wspierającego współczesne środowiska laboratoryjne poprzez sprzęt laboratoryjny i rozwiązania ukierunkowane na badania. W miarę jak laboratoria stają się coraz bardziej zaawansowane, dostęp do odpowiednich przyrządów i niezawodnej infrastruktury laboratoryjnej staje się ważnym elementem budowania wydajnych procesów badawczych.

Sam sprzęt stanowi jednak tylko jeden z elementów nowoczesnego laboratorium. Największe korzyści pojawiają się, gdy oprzyrządowanie łączy się z odpowiednimi procedurami, przeszkolonym personelem i niezawodnymi systemami zarządzania danymi.

Konserwacja predykcyjna może skrócić przestoje

Aparatura naukowa może być kosztowna, a nieoczekiwana awaria sprzętu może przerwać eksperymenty lub opóźnić całe projekty badawcze.

Rozwiązaniem mogą być połączone czujniki i inteligentne systemy monitorowania.

Zamiast czekać na awarię sprzętu, laboratoria mogą monitorować parametry operacyjne i wypatrywać oznak wskazujących na konieczność przeprowadzenia konserwacji.

Podejście to jest powszechnie znane jako konserwacja predykcyjna.

Na przykład oprogramowanie może monitorować wahania temperatury, odczyty ciśnienia, liczbę godzin pracy lub inne pomiary specyficzne dla danego sprzętu. Nietypowe wzorce mogą spowodować przeprowadzenie kontroli, zanim pojawi się poważniejszy problem.

W przypadku laboratoriów, w których sprzęt o krytycznym znaczeniu pracuje w trybie ciągłym, zapobieganie nieoczekiwanym przestojom może znacznie poprawić wydajność operacyjną.

Cyfrowe bliźniaki i eksperymenty wirtualne

Kolejną nową koncepcją jest cyfrowy bliźniak.

Cyfrowy bliźniak to zasadniczo wirtualna reprezentacja systemu fizycznego. Informacje z rzeczywistego systemu mogą być wykorzystywane do utrzymania i aktualizacji jego cyfrowego odpowiednika.

Technologia ta jest już badana w inżynierii i produkcji, a podobne koncepcje mogą zyskać na znaczeniu w badaniach naukowych.

Naukowcy mogą w przyszłości wykorzystywać zaawansowane symulacje do analizy warunków eksperymentalnych przed zaangażowaniem zasobów laboratoryjnych.

Modele komputerowe nie mogą zastąpić eksperymentów fizycznych, zwłaszcza gdy systemy biologiczne lub chemiczne nie są w pełni poznane. Niemniej jednak symulacje mogą pomóc naukowcom zawęzić zakres warunków wymagających fizycznych testów.

Połączenie modelowania komputerowego z eksperymentami laboratoryjnymi mogłoby zatem przyspieszyć niektóre procesy badawcze.

Robotyka i badania o wysokiej przepustowości

Niektóre zagadnienia naukowe wymagają od naukowców przeanalizowania ogromnej liczby możliwości.

Oczywistym przykładem jest odkrywanie leków. Naukowcy mogą być zmuszeni do zbadania rozległych bibliotek cząsteczek, zanim zidentyfikują kandydatów wartych głębszych badań.

Zautomatyzowane platformy mogą przeprowadzać powtarzalne procedury eksperymentalne na skalę, która byłaby niezwykle trudna do osiągnięcia wyłącznie przy pomocy pracy ręcznej.

Robotyka może przygotowywać próbki, przenosić płytki laboratoryjne, obsługiwać kompatybilne urządzenia i gromadzić pomiary.

Następnie sztuczna inteligencja może pomóc w analizie uzyskanych informacji.

Połączenie robotyki i analizy obliczeniowej tworzy potężny cykl: zautomatyzowany sprzęt generuje dane, oprogramowanie analizuje wyniki, a naukowcy wykorzystują te ustalenia do określenia, co należy zbadać w następnej kolejności.

Zrównoważony rozwój staje się częścią projektowania laboratoriów

Laboratorium przyszłości musi również uwzględniać efektywność środowiskową.

Laboratoria naukowe mogą zużywać znaczne ilości energii elektrycznej i generować znaczne ilości materiałów jednorazowego użytku. Zamrażarki, systemy wentylacyjne, przyrządy analityczne i inne urządzenia mogą pracować w trybie ciągłym.

W związku z tym naukowcy i kierownicy laboratoriów poszukują sposobów na ograniczenie niepotrzebnego zużycia zasobów.

Energooszczędny sprzęt, zoptymalizowana wentylacja, odpowiedzialne zarządzanie substancjami chemicznymi oraz ulepszone programy recyklingu mogą przyczynić się do zwiększenia zrównoważonego rozwoju laboratoriów.

Pomocna może być również automatyzacja, która dzięki precyzyjniejszemu dozowaniu i ustandaryzowanym procedurom pozwala ograniczyć niepotrzebne zużycie odczynników.

Zrównoważony rozwój nie oznacza obniżania jakości badań naukowych. Celem jest zidentyfikowanie zbędnego zużycia przy jednoczesnym zachowaniu integralności eksperymentów i bezpieczeństwa w laboratorium.

Naukowcy pozostaną w centrum uwagi

Dyskusje na temat sztucznej inteligencji i robotyki czasami sprawiają wrażenie, że przyszłe laboratoria będą funkcjonować bez udziału ludzi.

Jest mało prawdopodobne, by tak można było opisać większość badań naukowych.

Maszyny są szczególnie skuteczne w wykonywaniu powtarzalnych zadań, przetwarzaniu dużych zbiorów danych oraz wykonywaniu precyzyjnie zdefiniowanych operacji. Ludzie pozostają niezbędni do formułowania istotnych pytań naukowych, projektowania eksperymentów, rozpoznawania nieoczekiwanych obserwacji oraz decydowania, czy wyniki rzeczywiście mają sens.

Odkrycia naukowe wymagają również kreatywności.

Algorytm może wykryć korelację, ale to naukowcy muszą ustalić, dlaczego ta zależność może istnieć i jak można ją zweryfikować.

W związku z tym pracownik laboratorium przyszłości może raczej pracować w inny sposób, a nie zniknąć z rynku pracy.

Naukowcy mogliby poświęcać mniej czasu na ręczne przenoszenie informacji lub powtarzanie rutynowych procedur, a więcej na interpretację wyników, projektowanie eksperymentów i współpracę międzydyscyplinarną.

Budowanie laboratorium przyszłości

Przejście w kierunku inteligentniejszych laboratoriów nie nastąpi z dnia na dzień.

Niektóre ośrodki badawcze już teraz korzystają z wysoce zautomatyzowanych systemów, podczas gdy mniejsze laboratoria mogą przez wiele lat nadal stosować w dużej mierze konwencjonalne procedury.

Na wdrożenie nowych rozwiązań wpływają koszty, infrastruktura, szkolenie personelu oraz kompatybilność sprzętu.

Coraz większego znaczenia nabierze również standaryzacja. Laboratorium wyposażone w zaawansowane instrumenty odnosi ograniczone korzyści, jeśli systemy te nie są w stanie niezawodnie wymieniać informacji.

Producenci, twórcy oprogramowania, dostawcy sprzętu laboratoryjnego oraz organizacje badawcze będą zatem musieli dążyć do stworzenia środowisk naukowych o większej interoperacyjności.

Nowa era badań naukowych

Laboratorium przyszłości będzie charakteryzowało się integracją.

Automatyzacja może przejąć powtarzalne procedury. Sztuczna inteligencja może pomagać badaczom w analizowaniu coraz bardziej złożonych zbiorów danych. Połączone urządzenia mogą usprawnić przepływ informacji eksperymentalnych, a zaawansowane technologie analityczne nieustannie poszerzają zakres tego, co naukowcy są w stanie zmierzyć.

Jednocześnie cyfrowe rejestry, konserwacja predykcyjna, robotyka i bardziej zrównoważone praktyki laboratoryjne mogą usprawnić infrastrukturę wspierającą odkrycia naukowe.

Żadna z tych technologii nie eliminuje podstawowych zasad nauki. Eksperymenty nadal wymagają odpowiednich kontroli. Urządzenia wymagają kalibracji. Wyniki muszą być powtarzalne, a wnioski muszą być poparte dowodami.

Technologia może jednak zmienić to, jak efektywnie naukowcy dochodzą do tych wniosków.

Najbardziej zaawansowanym laboratorium niekoniecznie będzie to, które posiada najwięcej urządzeń lub najbardziej zaawansowaną sztuczną inteligencję. Będzie to laboratorium, które z powodzeniem łączy ludzi, sprzęt, automatyzację i wiarygodne dane w środowisko badawcze, w którym każdy element wspiera pozostałe.

To połączenie może zdefiniować następną generację odkryć naukowych.