Хотя точное определение и параметры лаборатории будущего еще не определены, ясно, что, поскольку технологии и более широкая среда продолжают развиваться и внедрять инновации с большей скоростью, в лабораториях все еще есть много возможностей для улучшения. Лаборатория будущего — инновационная визуализация лабораторий с упрощенными рабочими процессами и интеллектуальными технологиями на переднем крае — широко обсуждалась исследователями в последние несколько лет.

В частности, два технологических достижения привлекают больше внимания, чем остальные — искусственный интеллект и Интернет вещей. Будучи взаимодополняющими областями, они не только хорошо работают вместе для улучшения процессов в лаборатории, но также могут расширить возможности друг друга и, что наиболее важно, помочь с огромными объемами данных, генерируемых при проведении научных исследований. Наряду с технологическими достижениями необходимо также обсудить более широкие последствия будущего науки и то, что это означает для устойчивого развития, чтобы лучше понять, как лаборатории могут стремиться улучшить свои процессы.

В этом блоге мы обсудим основные моменты лаборатории будущего, углубляясь в вышеупомянутые области.

Цифровизация и Интернет вещей

Подключенная лаборатория с плавным потоком данных между оборудованием, хранилищем данных и конечным пользователем — хотя это может показаться мечтой, IoT превращает это в реальность. От резервирования и планирования контролируемого доступа до удаленного мониторинга оборудования и оперативного оповещения пользователей о любых нарушениях — IoT может помочь как ускорить науку, так и облегчить рабочую нагрузку исследователей.

Хотя очевидно, что как технологические, так и научные достижения обычно идут рука об руку, при рассмотрении прогресса становится очевидным, что научные достижения помогают ускорить и улучшить научные процессы, что приводит к более быстрым открытиям. Несмотря на то, что многие лаборатории все еще далеки от совершенства, самой насущной проблемой, которую необходимо решить, является экономия времени исследователей, и именно здесь вступают в действие решения IoT. Описываемый самыми простыми словами как все устройства, подключенные к Интернету, IoT в лаборатории может принимать множество различных форм, и наиболее распространенной является форма автоматизации. IoT также может помочь отслеживать деятельность лаборатории и сократить административную работу, например проверку необходимости обслуживания оборудования, инвентаризацию расходных материалов и многое другое. В дополнение к этому устройства IoT могут помочь удаленно отслеживать эксперименты в режиме реального времени, что делает устройства намного умнее и экономит исследователям много времени. Контролируя эксперименты, устройства IoT также могут предупреждать исследователей в определенное время, когда происходит событие, и помогать снижать количество человеческих ошибок, а также быть эффективным способом сбора данных и проведения экспериментов, обеспечивая поддержку с автоматическим сбором и анализом данных.

Хотя IoT может показаться идеальным решением, которое приблизит нас к лаборатории будущего, на данный момент есть и некоторые недостатки, которые необходимо устранить — главными из них являются высокая стоимость и совместимость. Хотя в идеальном сценарии все приборы в лаборатории должны быть подключены к IoT-устройству, в действительности многие элементы еще не совместимы с IoT. Преодоление проблем совместимости ускорит развитие самой лаборатории, а также улучшит методы работы исследователей.

Автоматизация, искусственный интеллект и машинное обучение

В то время как тенденция к автоматизации постоянно растет, одним из преимуществ использования автоматизации в рутинных экспериментах может быть значительно повышенная точность результатов и сокращение времени и ручной работы, которые обычно требуются. Ученые должны увидеть сокращение времени, которое им приходится тратить на анализ экспериментов, благодаря возможности использовать теперь централизованные данные с различными инструментами науки о данных и аналитики, такими как те, которые предоставляет Tetrascience, и вместо этого разрабатывать другие эксперименты. Сильный акцент на автоматизации, а также использование ИИ в исследованиях также может помочь улучшить процесс анализа данных и результатов‍.

Для дальнейшего развития знаний об автоматизации и искусственном интеллекте в науке мы провели 4-ю панельную дискуссию Lab Talks, на которой мы обсудили возможности и недостатки внедрения автоматизации в научных исследованиях с профессионалами, работающими в этой области — Хоана Роча. — биоинженер и научный сотрудник INESC Technology and Science, Fane Mensah — бизнес-директор по биологическим наукам в Synthace и Кимберли Хольц — менеджер по продажам и развитию бизнеса в IRIS.AI.

Одним из преимуществ автоматизации, которое возникло во время обсуждения, была возможность «предоставить врачам второе мнение», как предложила Роча, что помогает ей в работе по автоматизации диагностики. Действительно, добавление второго мнения, на которое не влияет потенциальная человеческая ошибка, может быть в значительной степени полезным, когда результат не всегда ясен для врача. Кроме того, Гольц назвал эффективность автоматизации исследований в литературе большим преимуществом для ученых, что может иметь решающее значение при работе с широко изучаемыми темами, для которых доступно «огромное количество научной литературы». Менса добавил, что помимо повышения эффективности исследований сложность работы также может быть увеличена при внедрении машинного обучения и автоматизации, что приведет к «новаторской работе», особенно со стороны молодых ученых или ученых из разных областей.

Однако наряду с преимуществами автоматизации и искусственного интеллекта в научных исследованиях также могут быть недостатки или соображения, которые необходимо обсудить, чтобы предотвратить возникновение каких-либо проблем во время исследования. Одной из этих проблем являются этические последствия и возможная предвзятость машинного обучения — например, при обучении алгоритма выборка должна быть достаточно разнообразной, чтобы охватить все население. Роча предположил, что при реализации распознавания речи, если используется только один язык и диалект, в результате будут исключены другие члены группы, которые говорят на другом языке или на разных языках. Это означало бы, что любые результаты, полученные с помощью такого алгоритма, будут не только дискриминационными, но и нерепрезентативными или надежными.

Другой проблемой, которая может негативно повлиять на исследования, могут быть ожидания, которые могут возникнуть при использовании ИИ. Хольц объяснил, что, хотя ИИ может упростить и улучшить научную работу, исследователь все равно должен «контролировать то, что делает машина» и перепроверять результаты. полученные результаты, поскольку все еще существуют ограничения на то, что ИИ может делать в рамках исследований.

Зеленые лаборатории и устойчивость

Хотя мысли о лаборатории будущего могут вызывать в воображении образы новых технологий и достижений, еще один важный фактор, который необходимо учитывать, — это устойчивость и то, как можно проводить исследования, не нанося вреда окружающей среде и не растрачивая ресурсы.

Особенно важно решить эту проблему в связи с тем, что научные лаборатории потребляют большое количество энергии, а также могут быть препятствием для устойчивого развития, поскольку экологические инициативы могут быть сложными для реализации без ущерба для передовой лабораторной практики.

Один из способов, с помощью которого лаборатории могут стать более зелеными, — это принятие простых практик, таких как счетчики энергии или таймеры на больших приборах, отключение оборудования, когда оно не используется, и регулярное техническое обслуживание оборудования для поддержания его оптимальной работы. Эти небольшие шаги могут значительно снизить потребление энергии, а также уменьшить счета для лабораторий.

К сожалению, исследователи часто избегают внедрения мер устойчивости из-за вышеупомянутой лабораторной практики. Из соображений безопасности можно предположить, что количество отходов, производимых лабораторией, не может быть уменьшено, но это не так. Например, инвестиции в стеклянные контейнеры вместо использования одноразового пластика для определенных инструментов — хороший способ сократить количество отходов в лаборатории. Кроме того, выбор более экологически чистых продуктов, таких как поставщики, которые предоставляют меньше упаковки или базируются более локально, чтобы сократить выбросы от путешествий, — это другие способы, с помощью которых можно сократить количество отходов и помочь окружающей среде.

С учетом упомянутых достижений создание устойчивой, эффективной и универсальной цифровой лаборатории будущего — это то, чем мы могли бы заняться в ближайшем будущем.

Первоначально опубликовано на https://clustermarket.com.