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人工智能如何賦能科學家的工作

來源:賽默飛世爾科技(中國)有限公司 2025年04月17日 09:45


實驗室需要為人工智能奠定數(shù)據(jù)基礎……

我們正在迎來數(shù)據(jù)時代,在當下考慮到環(huán)境中日益增多的挑戰(zhàn),與逐漸豐富的工具,這或許是在實驗室環(huán)境中開啟人工智能的最佳時機:

在實驗室積極擁抱數(shù)據(jù)時代具有至關重要的意義。如今,先進的工具和原則為實驗室的數(shù)據(jù)驅動研究提供了有力保障。FAIR(可查找、可訪問、可互操作、可重用)數(shù)據(jù)原則作為數(shù)據(jù)管理的黃金準則,為實驗室數(shù)據(jù)的處理和利用指明了方向。通過遵循這些原則,實驗室能夠更好地組織、存儲和分析數(shù)據(jù),克服數(shù)據(jù)管理中的諸多挑戰(zhàn),例如數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)質量參差不齊、數(shù)據(jù)共享無法實時等。這不僅有助于提高數(shù)據(jù)的可信度和可靠性,還能加速科學發(fā)現(xiàn)的進程。




為了充分實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的科學研究,我們需要持續(xù)簡化數(shù)據(jù)處理,并提高數(shù)據(jù)可訪問性。復雜的數(shù)據(jù)處理往往會給研究人員帶來沉重的負擔,增加數(shù)據(jù)處理的難度和成本。而借助數(shù)據(jù)模型則能夠使數(shù)據(jù)更加直觀、易于理解,便于研究人員進行快速分析和挖掘。同時,提高數(shù)據(jù)的可訪問性能夠讓更多的研究人員輕松獲取所需的數(shù)據(jù)資源,促進學術與科學交流與合作,激發(fā)創(chuàng)新靈感。只有當數(shù)據(jù)能夠自由流動、便捷共享時,數(shù)據(jù)驅動研究的優(yōu)勢才能得到大程度的發(fā)揮,為實驗室的科學研究帶來更多的突破和進展。


人工智能如何賦能科學家的工作

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然而,奠定合適的數(shù)據(jù)基礎并非一蹴而就,涉及多項關鍵要素:

現(xiàn)代實驗室環(huán)境充斥著來自各種來源的數(shù)據(jù)。儀器設備在實驗過程中不斷產(chǎn)生大量的原始數(shù)據(jù),包含了實驗對象的各種特征和參數(shù)信息;實驗操作本身也會產(chǎn)生一系列的過程數(shù)據(jù),記錄了實驗的步驟、條件和環(huán)境因素;此外,模擬研究也為實驗室提供了豐富的數(shù)據(jù)資源,通過計算機模擬可以預測實驗結果、探索未知領域。

數(shù)據(jù)管理和分析工具的進步正在深刻地改變著實驗室的運營和決策方式。傳統(tǒng)的實驗室管理主要依賴人工記錄和紙質文檔,數(shù)據(jù)查詢和分析效率低下,容易出現(xiàn)錯誤和遺漏。而如今,隨著實驗室信息管理系統(tǒng)(LIMS)、電子實驗記錄本(ELN)以及數(shù)據(jù)管理方案(SDMS)等數(shù)字化工具的廣泛應用,實驗室數(shù)據(jù)的管理變得更加規(guī)范、高效。


研究人員可以通過這些系統(tǒng)實時記錄、存儲和檢索實驗數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和共享。同時,先進的數(shù)據(jù)分析工具如機器學習算法、數(shù)據(jù)挖掘技術等,能夠對海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律和關聯(lián),為實驗室的決策提供科學依據(jù)。

人工智能如何賦能科學家的工作




盡管實驗室領域的數(shù)據(jù)管理迄今已經(jīng)取得了顯著進展,但我們仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)。其中,數(shù)據(jù)復雜性的認知是一個普遍存在的問題。許多研究人員往往傾向于認為自己的非結構化數(shù)據(jù)極其復雜,難以處理和利用。這種認知上的偏差可能導致他們在數(shù)據(jù)管理方面采取過于保守或復雜的方法,增加了數(shù)據(jù)處理的難度和成本。


以實際工作為例,我們經(jīng)常聽到研究人員抱怨他們在從儀器中訪問數(shù)據(jù)上花費了太多時間。由于不同儀器的數(shù)據(jù)格式和接口標準不統(tǒng)一,研究人員需要花費大量的時間和精力進行數(shù)據(jù)轉換和整合,才能將儀器產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)轉化為可用于分析的格式。

人工智能如何賦能科學家的工作




總結起來,實驗室信息管理系統(tǒng) (LIMS) 在實踐科學領域的人工智能領域發(fā)揮著至關重要的作用。配備高級數(shù)據(jù)分析功能的現(xiàn)代 LIMS 解決方案為數(shù)據(jù)存儲、集成和分析提供了強大的基礎設施。


1

實時數(shù)據(jù)處理:

具有數(shù)據(jù)分析功能的 LIMS 使實時數(shù)據(jù)處理和分析更接近一線,使科學家能夠立即做出決策并快速響應不斷變化的條件。


2

數(shù)據(jù)解讀和洞察:

配備 AI 算法的 LIMS 可以解釋復雜的科學數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)模式并產(chǎn)生有價值的見解。這使組織能夠從其數(shù)據(jù)中提取有意義的信息,從而做出明智的決策并改進研究結果。


3

提高效率和生產(chǎn)力:

通過自動化數(shù)據(jù)分析和解釋,具有人工智能功能的 LIMS 簡化了科學工作流程,減少了人工工作,并提高了科學組織的整體效率和生產(chǎn)力。





LIMS


通過實現(xiàn)實時分析、即時洞察和增強的決策能力,正在迅速改變科學領域。科學組織可以通過確保強大的數(shù)據(jù)收集、集成、預處理和模型開發(fā)流程來為其應用做好準備。利用 LIMS(如 Thermo Scientific SampleManager LIMS)和數(shù)據(jù)分析功能,可進一步使組織能夠有效地解釋其數(shù)據(jù)并做出明智的決策。




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