Laboratorij prihodnosti: umetna inteligenca in avtomatizacija v raziskavah

Uvod

Znanstveni laboratoriji so se vedno razvijali skupaj s tehnologijo. Od razvoja vedno zmogljivejših mikroskopov do sofisticiranih analitičnih instrumentov in računalniških podatkovnih sistemov je vsaka generacija laboratorijske tehnologije spremenila to, kar lahko raziskovalci opazujejo, merijo in razumejo.

Danes poteka še ena velika preobrazba.

Avtomatizacija, umetna inteligenca, povezani instrumenti in napredna analiza podatkov začenjajo preoblikovati način delovanja sodobnih laboratorijev. Namesto da bi se laboratoriji v celoti zanašali na ločene instrumente in ročno zabeležene rezultate, lahko vse bolj ustvarjajo medsebojno povezana raziskovalna okolja, v katerih oprema, programska oprema in raziskovalci delujejo skupaj.

Laboratorij prihodnosti torej ni zgolj prostor, napolnjen z naprednejšo opremo. Je inteligentno raziskovalno okolje, zasnovano tako, da znanstveno delo postane učinkovitejše, ponovljivo in temelji na podatkih.

Avtomatizacija spreminja rutinsko laboratorijsko delo

Mnogi laboratorijski postopki vključujejo ponavljajoče se naloge. Priprava vzorcev, odmerjanje tekočin, urejanje vzorcev in beleženje meritev lahko raziskovalcem vzamejo veliko časa.

Avtomatizacija ponuja alternativo.

Robotske sisteme za ravnanje s tekočinami, avtomatizirane naprave za obdelavo vzorcev in programirljive laboratorijske instrumente je mogoče uporabiti za ponavljajoče izvajanje standardiziranih postopkov pod vnaprej določenimi pogoji. To je še posebej koristno, kadar je treba obdelati na stotine ali tisoče vzorcev po isti metodologiji.

Avtomatizacija ne pomeni nujno, da bo vloga laboratorijskih strokovnjakov izginila. Namesto tega lahko spremeni, kam raziskovalci vlagajo svoj čas.

Ko so rutinski postopki avtomatizirani, se lahko znanstveniki bolj osredotočijo na načrtovanje poskusov, interpretacijo rezultatov in odpravljanje težav.

Doslednost predstavlja še eno potencialno prednost. Tudi izkušeni laboratorijski strokovnjaki lahko pri ročnem večkratnem ponavljanju postopka povzročijo majhna odstopanja. Ustrezno konfigurirani avtomatizirani sistemi lahko dosledno izvajajo ponavljajoče se dejavnosti, čeprav je njihova učinkovitost še vedno odvisna od kalibracije, vzdrževanja in ustrezne validacije.

Umetna inteligenca vstopa v laboratorij

Umetna inteligenca postaja vse bolj vidna v različnih znanstvenih disciplinah.

Sodobni laboratoriji lahko ustvarijo ogromne količine informacij. Genomsko sekvenciranje, mikroskopija, analitična kemija in presejanje z visoko zmogljivostjo lahko ustvarijo podatkovne nize, ki vsebujejo milijone posameznih meritev.

Iskanje pomembnih povezav v takih naborih podatkov je lahko zahtevno.

Algoritmi strojnega učenja lahko znanstvenikom pomagajo prepoznati vzorce, razvrstiti opazovanja in določiti prednostne naloge pri informacijah za nadaljnje raziskovanje.

Mikroskopija ponuja koristen primer. Namesto da bi raziskovalci ročno pregledovali vsako sliko, jim lahko sistemi računalniškega vida pomagajo pri prepoznavanju in kategoriziranju značilnosti v obsežnih zbirkah slik.

Umetna inteligenca lahko podpira tudi analitične delovne tokove, saj raziskovalcem pomaga prepoznati neobičajne rezultate ali povezave, ki si zaslužijo podrobnejšo preiskavo.

Vendar umetne inteligence ne smemo zamenjati z znanstvenim dokazom. Algoritem lahko prepozna statistične vzorce, vendar je te vzorce še vedno treba preveriti in razlagati z uveljavljenimi znanstvenimi metodami.

Laboratorij prihodnosti bo zato verjetno združeval računalniško inteligenco s človeško znanstveno presojo.

Povezani instrumenti in pametni laboratorij

Ena največjih sprememb se morda dogaja v ozadju.

Tradicionalno je laboratorijska oprema pogosto delovala neodvisno. Raziskovalec je morda pridobil meritve z ene naprave, jih ročno prenesel v drug program in na koncu vključil rezultate v poročilo.

Povezana laboratorijska okolja si prizadevajo zmanjšati to razdrobljenost.

Sodobni instrumenti se vedno bolj povezujejo z laboratorijskimi informacijskimi sistemi in drugimi programskimi platformami. Meritve je mogoče zajeti digitalno, jih povezati s pravim poskusom in vključiti v centralizirane raziskovalne evidence.

To ustvarja temelj za tisto, kar se včasih opisuje kot pametni laboratorij.

Predstavljajte si poskus, pri katerem okoljski senzorji neprekinjeno beležijo temperaturo in vlažnost, medtem ko analitična oprema samodejno generira meritve. Namesto vodenja ločenih evidenc je mogoče te informacije združiti v strukturirano digitalno okolje.

Raziskovalci lahko nato preučijo ne le končne rezultate poskusa, temveč tudi pogoje, v katerih so bili ti rezultati pridobljeni.

Boljše upravljanje podatkov pomeni boljše raziskave

Sodobna znanost je vedno bolj odvisna od podatkov.

Ker laboratoriji postajajo vse bolj digitalni, je vzdrževanje natančnih in sledljivih informacij postalo prav tako pomembno kot upravljanje napredne opreme.

Elektronski laboratorijski dnevniki in sistemi za upravljanje laboratorijskih informacij lahko raziskovalcem pomagajo pri organizaciji eksperimentalnih postopkov, vzorcev, meritev in opazovanj.

Digitalni zapisi lahko olajšajo tudi sodelovanje.

Raziskovalci, ki delajo v različnih oddelkih – ali celo v različnih državah – lahko pregledujejo standardizirane nize podatkov, ne da bi se morali zanašati na ročno napisane beležke ali nepovezane preglednice.

Vendar digitalizacija prinaša nove odgovornosti.

Laboratoriji morajo upoštevati kibernetsko varnost, nadzor dostopa, varnostne kopije in dolgoročno arhiviranje podatkov. Občutljive znanstvene ali medicinske informacije je treba ustrezno zaščititi.

Laboratorij prihodnosti zato zahteva strokovno znanje ne le na področju biologije ali kemije, temveč tudi na področju upravljanja z informacijami.

Napredna oprema širi znanstvene zmogljivosti

Avtomatizaciji in programski opremi se posveča veliko pozornosti, vendar se tudi fizična laboratorijska oprema nenehno izpopolnjuje.

Sodobni mikroskopi lahko zajamejo izjemno podrobne digitalne slike. Masna spektrometrija lahko z izjemno občutljivostjo identificira in opredeli spojine. Tehnologije sekvenciranja lahko ustvarijo ogromne količine genetskih podatkov, medtem ko napredni kromatografski sistemi raziskovalcem pomagajo ločevati in analizirati kompleksne zmesi.

Dobavitelji laboratorijske opreme se razvijajo skupaj s temi tehnologijami.

Podjetja, ki delujejo v sektorju znanstvene opreme, vključno z Zwitsers Lab, so del širšega ekosistema, ki s laboratorijsko opremo in rešitvami, usmerjenimi v raziskave, podpira sodobna laboratorijska okolja. Ker laboratoriji postajajo vse bolj sofisticirani, dostop do ustreznih instrumentov in zanesljive laboratorijske infrastrukture postaja pomemben del vzpostavljanja učinkovitih raziskovalnih delovnih tokov.

Sama oprema pa predstavlja le eno od sestavnih delov sodobnega laboratorija. Največje koristi se pokažejo, ko se instrumentacija združi z ustreznimi postopki, usposobljenim osebjem in zanesljivimi sistemi za upravljanje podatkov.

Predvidljivo vzdrževanje lahko zmanjša izpad delovanja

Znanstveni instrumenti so lahko dragi, nepričakovana okvara opreme pa lahko prekine poskuse ali zavleče celotne raziskovalne projekte.

Povezani senzorji in inteligentni sistemi za spremljanje lahko ponudijo drugo rešitev.

Namesto da bi čakali na okvaro opreme, lahko laboratoriji spremljajo obratovalne parametre in iščejo znake, ki kažejo, da je morda potrebno vzdrževanje.

Ta pristop je splošno znan kot predvidljivo vzdrževanje.

Programska oprema lahko na primer spremlja nihanja temperature, vrednosti tlaka, delovne ure ali druge meritve, specifične za opremo. Nenavadni vzorci lahko sprožijo pregled, še preden se razvije resnejši problem.

Za laboratorije, ki neprekinjeno uporabljajo kritično opremo, bi preprečevanje nepričakovanih izpadov lahko znatno izboljšalo operativno učinkovitost.

Digitalni dvojniki in virtualno eksperimentiranje

Drug nastajajoči koncept je digitalni dvojnik.

Digitalni dvojnik je v bistvu virtualna predstavitev fizičnega sistema. Informacije iz dejanskega sistema se lahko uporabijo za vzdrževanje in posodabljanje njegovega digitalnega dvojnika.

Tehnologijo že raziskujejo v inženirstvu in proizvodnji, podobni koncepti pa bi lahko postali vse pomembnejši tudi za znanstvene raziskave.

Raziskovalci bodo morda sčasoma uporabljali napredne simulacije za preučevanje eksperimentalnih pogojev, preden bodo v to vložili laboratorijske vire.

Računalniški modeli ne morejo nadomestiti fizičnih poskusov, zlasti kadar biološki ali kemični sistemi niso v celoti razumljeni. Kljub temu lahko simulacije raziskovalcem pomagajo zmanjšati število pogojev, ki zahtevajo fizično testiranje.

Z združevanjem računalniškega modeliranja z laboratorijskimi poskusi bi se zato lahko pospešili nekateri raziskovalni postopki.

Robotika in raziskave z visoko zmogljivostjo

Nekatera znanstvena vprašanja od raziskovalcev zahtevajo, da preučijo ogromno število možnosti.

Odkrivanje zdravil je očitni primer. Raziskovalci morajo morda preučiti obsežne zbirke molekul, preden identificirajo kandidate, ki so vredni poglobljene študije.

Avtomatizirane platforme lahko izvajajo ponavljajoče se eksperimentalne postopke v obsegu, ki bi bil izključno z ročnim delom izredno težko izvedljiv.

Robotika lahko pripravi vzorce, premika laboratorijske plošče, upravlja z združljivimi instrumenti in zbira meritve.

Umetna inteligenca lahko nato pomaga pri analizi pridobljenih podatkov.

Kombinacija robotike in računalniške analize ustvarja močan cikel: avtomatizirana oprema ustvarja podatke, programska oprema analizira rezultate, raziskovalci pa te ugotovitve uporabijo za določitev naslednjih korakov raziskave.

Trajnost postaja del zasnove laboratorijev

Laboratorij prihodnosti mora upoštevati tudi okoljsko učinkovitost.

Znanstveni laboratoriji lahko porabijo znatne količine električne energije in ustvarijo velike količine odpadnega materiala. Zamrzovalniki, prezračevalni sistemi, analitični instrumenti in druga oprema lahko delujejo neprekinjeno.

Raziskovalci in vodje laboratorijev zato iščejo načine za zmanjšanje nepotrebne porabe virov.

Energetsko učinkovita oprema, optimizirano prezračevanje, odgovorno ravnanje s kemikalijami in izboljšani programi recikliranja lahko vsi prispevajo k bolj trajnostnim laboratorijem.

Tudi avtomatizacija lahko pomaga z zmanjšanjem nepotrebne porabe reagentov prek natančnejšega doziranja in standardiziranih postopkov.

Trajnost ne pomeni ogrožanja znanstvene kakovosti. Cilj je prepoznati nepotrebno porabo ob ohranjanju integritete poskusov in varnosti v laboratoriju.

Znanstveniki bodo ostali v središču

Razprave o umetni inteligenci in robotiki včasih ustvarjajo vtis, da bodo laboratoriji v prihodnosti delovali brez ljudi.

To verjetno ne velja za večino znanstvenih raziskav.

Stroji so še posebej učinkoviti pri ponavljajočih se nalogah, obdelavi velikih zbirk podatkov in izvajanju natančno opredeljenih operacij. Ljudje ostajajo nepogrešljivi pri zastavljanju pomembnih znanstvenih vprašanj, načrtovanju poskusov, prepoznavanju nepričakovanih opazovanj in odločanju, ali rezultati dejansko imajo smisel.

Znanstveno odkritje vključuje tudi ustvarjalnost.

Algoritem lahko odkrije korelacijo, vendar morajo raziskovalci ugotoviti, zakaj ta povezava morda obstaja in kako jo je mogoče preveriti.

Zato bo laboratorijski strokovnjak prihodnosti morda delal drugače, namesto da bi izginil.

Znanstveniki bi lahko porabili manj časa za ročno prenašanje informacij ali ponavljanje rutinskih postopkov ter več časa za razlago rezultatov, načrtovanje poskusov in meddisciplinarno sodelovanje.

Gradnja laboratorija prihodnosti

Prehod k pametnejšim laboratorijem se ne bo zgodil čez noč.

Nekatere raziskovalne ustanove že uporabljajo visoko avtomatizirane sisteme, medtem ko bodo manjši laboratoriji verjetno še dolga leta uporabljali pretežno konvencionalne delovne tokove.

Na uvedbo vplivajo stroški, infrastruktura, usposabljanje osebja in združljivost med opremo.

Vse pomembnejša bo tudi standardizacija. Laboratorij z naprednimi instrumenti ima omejene koristi, če ti sistemi ne morejo zanesljivo izmenjavati podatkov.

Proizvajalci, razvijalci programske opreme, dobavitelji laboratorijske opreme in raziskovalne organizacije bodo zato morali delati v smeri bolj medsebojno združljivih znanstvenih okolij.

Nova era znanstvenih raziskav

Laboratorij prihodnosti bo zaznamovala integracija.

Avtomatizacija lahko prevzame ponavljajoče se postopke. Umetna inteligenca lahko pomaga raziskovalcem pri analizi vse bolj zapletenih naborov podatkov. Povezani instrumenti lahko izboljšajo pretok eksperimentalnih informacij, medtem ko napredne analitične tehnologije še naprej širijo obseg tega, kar lahko znanstveniki merijo.

Hkrati lahko digitalni zapisi, preventivno vzdrževanje, robotika in bolj trajnostne laboratorijske prakse izboljšajo infrastrukturo, ki obdaja znanstvena odkritja.

Nobena od teh tehnologij ne odpravlja temeljnih načel znanosti. Eksperimenti še vedno potrebujejo ustrezne kontrole. Instrumenti zahtevajo kalibracijo. Rezultati morajo biti ponovljivi, zaključki pa morajo ostati podprti z dokazi.

Tehnologija pa lahko spremeni to, kako učinkovito raziskovalci pridejo do teh zaključkov.

Najpametnejši laboratorij ne bo nujno tisti, ki vsebuje največ naprav ali najnaprednejšo umetno inteligenco. To bo laboratorij, ki uspešno združuje ljudi, opremo, avtomatizacijo in zanesljive podatke v raziskovalno okolje, kjer se posamezne komponente medsebojno dopolnjujejo.

Ta kombinacija bi lahko opredelila naslednjo generacijo znanstvenih odkritij.