人工智能（AI, Artificial Intelligence）的發(fā)展引發(fā)了一系列思考和討論。我們也忍不住暢想，分析實驗室的未來和AI又有什么關(guān)系呢？

 

安捷倫科技首席技術(shù)官Darlene Solomon博士于今年1月特別撰寫了這篇分析實驗室2050暢想的文章，其中就包括了關(guān)于AI在未來分析實驗室中的應用。

 

工業(yè) 4.0 是一種描述新技術(shù)如何為更高的效率、靈活性和連通性鋪平道路的方式。這一概念主要應用于制造業(yè)和“第四次工業(yè)革命”，但它也適用于分析實驗室。

 

在這里，自動化、機器人技術(shù)和人工智能將改變實驗室的運作方式。我們才剛剛開始走上這一道路，那么 2050 年的情況又會如何呢？

 

分析實驗室的AI和自動化技術(shù)現(xiàn)狀

 

首先，讓我們退后一步，看看我們當下的情況。

 

就成熟度而言，自動化和人工智能現(xiàn)在都處于相對早期的階段——尤其是人工智能，目前還沒有很好地集成到分析實驗室中。

自動化在實驗室工作流程的大多數(shù)階段更容易實現(xiàn)。但人工智能的應用，如深度學習和機器學習、智能機器人實驗室助理以及增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實仍在不斷涌現(xiàn)，尚未成為主流。

 

未來，所有這些技術(shù)都將在幫助研究人員解釋復雜數(shù)據(jù)和提高實驗室整體生產(chǎn)力方面發(fā)揮變革性作用。

 

雖然期望實驗室在一夜之間完全實現(xiàn)自動化和數(shù)字化是不現(xiàn)實的，但我們也看到了其穩(wěn)步的進展 – 分析實驗室儀器、工作流程和服務隨著每一代產(chǎn)品的更新而變得更加智能。

 

人工智能和自動化技術(shù)的潛力

 

當今實驗室自動化的驅(qū)動目標主要是減少每個樣本的手動操作時間來提高樣本通量。

 

自動化的重現(xiàn)性可以實現(xiàn)更小的樣本量，這在樣本量有限時至關(guān)重要——在臨床和生命科學中這樣的應用情況越來越多。隨著多組學和精準醫(yī)學等領(lǐng)域的興起，單個樣本的分析數(shù)量也呈上升趨勢；這將繼續(xù)降低每次分析所需的樣本量。

 

在下游，由人為操作引起的研究和實驗室生產(chǎn)力瓶頸，將通過數(shù)據(jù)處理和解讀的自動化來解決。隨著機器人技術(shù)和自動化更易于使用、并能解決定義明確和重復的工作流組件，實驗室的科學家們可以將更多時間花在其它（并且可能更有趣的）項目上。

 

關(guān)于人工智能，我們將繼續(xù)看到它的進步——無論是在科學方面還是在分析實驗室的生產(chǎn)力/效率方面。

 

AR 和 VR 作為虛擬工作環(huán)境的助推器已經(jīng)開始出現(xiàn)在分析實驗室中。這些方法提供了細胞和分子結(jié)構(gòu)以及相互作用的 3D 可視化功能，如應用在生物制藥治療開發(fā)中；VR 還為協(xié)作科學洞察力提供了同步、交互式觀看的機會。

 

例如，在安捷倫，AR 方法在COVID大流行剛開始時得到了加速使用�，F(xiàn)場支持團隊用AR方法可以遠程幫助客戶成功地解決他們的儀器和工作流程故障。

 

展望未來，人工智能和云不僅將加速高性能、高產(chǎn)率、安全和高效的全球?qū)嶒炇疫\營，還將促進全球伙伴關(guān)系和協(xié)作——無論是在公司內(nèi)部還是在外部合作伙伴之間。

 

在COVID 期間，這種遠程數(shù)據(jù)共享更是十分關(guān)鍵。同樣，大規(guī)模的實驗室間數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)聚合可以支持更強大的機器/深度學習結(jié)果。

 

在自動化和人工智能的背景下，液滴技術(shù)是另一個將改變分析實驗室的趨勢，尤其是在單細胞技術(shù)占據(jù)主導地位的情況下。 如今，塑料板、移液頭和試管已經(jīng)用于機器人樣品工作流程；通過液滴形式可以消除大部分的塑料的使用。但這對數(shù)據(jù)規(guī)模、復雜性和計算能力也有重大影響：一次采集一個液滴的樣本可能會產(chǎn)生數(shù)萬個數(shù)據(jù)集！

 

最后，一起使用人工智能、自動化和機器人技術(shù)的一個重要例子是合成生物學和細胞制造，通過它們重新對生物細胞編程以達到其有用性和實用性。

 

合成生物學的核心是設(shè)計-構(gòu)建-測試-學習循環(huán)。隨著科學家和工程師希望通過理解和控制細胞通路和新陳代謝的動態(tài)，以優(yōu)化細胞性能來實現(xiàn)我們的預期目的，該循環(huán)被反復進行了數(shù)千次。

 

這種基于生物的合成和生產(chǎn)不僅可以在生物經(jīng)濟中用于開發(fā)新的和改進的產(chǎn)品，而且相比于傳統(tǒng)的石化合成而言，可能開發(fā)出具有變革性可持續(xù)性的替代品。

 

是什么在加速這些趨勢？

 

態(tài)度的改變正在加速這些趨勢。我們都已經(jīng)意識到遠程訪問和控制實驗室中的自動化工作流程以及從家中的筆記本電腦獲取實驗數(shù)據(jù)的重要性。

 

在全球性大流行病的剛開始的一年半中，這種遠程訪問尤其重要�，F(xiàn)在它正式被實驗室人員所期望，并將繼續(xù)推動實驗室的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。當不需要使用實驗室基礎(chǔ)設(shè)施時，混合和遠程工作越來越普遍；自動化、信息技術(shù)和高級軟件對于繼續(xù)實現(xiàn)這一新現(xiàn)實至關(guān)重要。

 

隨著科學理解的加深，我們對更新層面的生命科學和生物學也尋求更深層面的了解，這更需要復雜的實驗和數(shù)據(jù)的整合。這些推動了新測量方法、工具和技術(shù)的采用。單細胞組學、空間組學和時間相關(guān)的測量——如活細胞分析——都變得越來越普遍。這些數(shù)據(jù)集龐大而復雜，通常需要自動化的數(shù)據(jù)采集和分析過程，并且通常需要以新的方式進行整合和可視化以協(xié)助理解。

 

另一個促成趨勢是對分析儀器和測量人才的需求不斷增加。界面更智能、更易于使用的儀器將需要更少的專家資源。在保持實驗室生產(chǎn)力的同時，可以讓高技能的科學家和技術(shù)人員騰出時間來處理其它優(yōu)先事項。

 

2050 年的分析實驗室是怎么樣的呢

 

這些趨勢在未來幾十年將如何發(fā)展，這個問題很難預測。

 

但是，我希望在 2050 年之前會發(fā)生以下大部分情況：

 

實驗室將以數(shù)據(jù)和結(jié)果為導向，并以數(shù)字方式完全整合。完整、全面、可訪問且安全的實驗室數(shù)據(jù)將使實驗室實現(xiàn)真正的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

 

實驗室將擁有廣泛的自動化、機器人系統(tǒng)和小型化，程控的端到端智能化和互相連接的儀器以及工作流程將完全集成到實驗室生態(tài)系統(tǒng)中……使實驗室工作人員能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)新并獲得更具有影響力的成果。

 

實驗室中的人工智能將被更多的標準化、接受和實施程度也會有很大提高；它將使測量數(shù)據(jù)解讀的深度和廣度更上一層樓，其中包括多維、多模態(tài)數(shù)據(jù)。

 

結(jié)合自動化、機器人技術(shù)和人工智能的解決方案將擁有越來越精密的反饋環(huán)路，使自動化系統(tǒng)能夠檢測錯誤或非理想條件，并在無需用戶干預的情況下進行實時糾正。

 

樣本追蹤將是全面的，從樣本采集點開始，一直持續(xù)到數(shù)據(jù)分析，跟蹤和整合用于分析同一樣本的多個工作流程。

 

機器視覺技術(shù)、機器人助手和具有出色人類感知能力的直觀協(xié)作機器人將自然而然地與我們互動，來協(xié)助我們的工作和研究，為實驗室運營做出貢獻，提高人類生產(chǎn)力，以及提高實驗室危險流程的安全性。

 

新技術(shù)將為塑料和一次性消耗品提供更具有成本效益、可持續(xù)的替代品。

 

基于生物的合成和綠色化學將成為標準。除最專業(yè)的需求之外，實驗室將使用可再生氣體和溶劑來滿足所有其它需求。

 

分析儀器不會出現(xiàn)非計劃外停機——分析行業(yè)將實現(xiàn)其凈零目標。

 

時間總是難以預測，但考慮到我們作為一個行業(yè)在可持續(xù)性和凈零方面設(shè)定的目標，以及明顯的實際利益，我們有理由感到樂觀。

 

對于如今認識到自動化、機器人技術(shù)和人工智能價值的公司來說，不知道從哪里開始。我的建議是從簡單開始，解決一個你想解決的明確問題， 并聯(lián)系行業(yè)供應商、同行和合作者，從他們的經(jīng)驗中學習。

 

我們距離 2050 年還有很長的路要走，但工業(yè) 4.0 技術(shù)已經(jīng)讓分析實驗室的生活變得更美好。

 

關(guān)于安捷倫

 

安捷倫科技有限公司（紐約證交所：A）是生命科學、診斷和應用化學市場領(lǐng)域的全球領(lǐng)導者，致力于為提升人類生活品質(zhì)提供敏銳洞察和創(chuàng)新經(jīng)驗。安捷倫的儀器、軟件、服務、解決方案和專家能夠為客戶最具挑戰(zhàn)性的難題提供更可靠的答案。2022財年，安捷倫營業(yè)收入為68.5億美元，全球員工數(shù)為18,000人。