Senatorul John Fetterman din Pennsylvania împreună cu senatorul Ted Budd din Carolina de Nord au anunțat o legislație în această lună pentru a crea primul sistem național de laboratoare cloud programabile, cu scopul de a accelera cercetarea științifică și inovarea prin creșterea dramatică a volumului de experimente și resurse disponibile cercetătorilor.
„Pennsylvania găzduiește mii de cercetători academicieni și din industrie care extind granițele cunoștințelor umane și dezvoltă produsele viitorului”, a spus senatorul Fetterman într-un comunicat de presă. „Putem ajuta să reducă obstacolele cu care se confruntă cercetătorii și să supraalimenteze motorul de inovație al Americii cu o rețea națională de (laboratoare cloud programabile). Aceasta nu a fost niciodată construită înainte și sunt mândru să colaborez cu senatorul Budd pentru a face acest lucru realitate.”
Ce este un laborator cloud programabil?
Fiecare laborator ar conține sute de instrumente științifice sub un singur acoperiș pentru a efectua teste în chimie, biologie și știința materialelor. Instrumentele ar fi programate de la distanță de către cercetători pentru a desfășura experimente, iar datele rezultate vor fi încărcate într-un nor pentru a le accesa alți oameni de știință.
Universitatea Carnegie Mellon a construit două astfel de laboratoare în zona Pittsburgh și lucrează în prezent la crearea fluxului de lucru necesar pentru a face laboratoarele operaționale de la distanță pentru oamenii de știință. Dar vor trebui construite mai multe laboratoare pentru a crea rețeaua națională propusă de legislație.
Profesorul de robotică al CMU și decanul Școlii de Informatică, Martial Hebert, a spus că laboratoarele vor oferi mai mult decât acces la mai multe date.
Să presupunem că un om de știință lucrează la dezvoltarea unui compus chimic cu o capacitate de stocare a energiei mai bună decât tehnologia actuală a bateriilor.
Într-un mediu tradițional de laborator, cercetătorul a putut rula doar un număr limitat de experimente la un moment dat. O rețea de laboratoare programabile și automatizate ar permite aceluiași om de știință să desfășoare sute sau chiar mii de experimente în succesiune rapidă. Aceasta ar însemna testarea mai multor variații ale compusului într-o varietate mai largă de condiții pentru a găsi mai rapid materiale cu cele mai bune caracteristici.
„Cu un laborator tradițional, ar putea fi imposibil să explorezi toate aceste posibilități”, a spus Hebert. „Deci nu este vorba doar despre volumul de date în ceea ce privește rezultatul măsurătorilor. Este ideea de a putea explora un spațiu experimental mai mare.”
Vicepreședintele de cercetare al CMU, Theresa Mayer, a spus că capacitatea de a desfășura sute de experimente cu laboratoare la distanță va accelera procesul de inovare de la cea mai timpurie descoperire științifică până la rezolvarea problemelor din lumea reală.
„SUA trebuie să facă urgent investiții pentru a reuni mai multe dintre aceste laboratoare din întreaga țară… pentru a putea colecta și partaja acele date pentru a supraalimenta modul în care facem știință în viitor”, a spus Mayer.
Hebert a remarcat că cercetătorii vor avea un control mai limitat asupra a ceea ce se poate face în laboratoarele programabile prin natura sistemelor automate.
„Într-un laborator tradițional – cea mai tradițională perspectivă de modă veche a laboratorului – tu, ca persoană, poți să intri în laborator și să faci absolut orice vrei în orice moment”, a spus Hebert. „Nu mai poți face asta cu acele laboratoare programabile. Trebuie să lucrezi în cadrul sistemului care a fost conceput pentru a-l controla.”
Cum este folosită IA de laborator?
Laboratoarele cloud programabile folosesc AI în două moduri cheie. Primul este că robotica și inteligența artificială sunt folosite în laboratoare pentru a efectua experimente.
„AI este peste tot în acele laboratoare pentru a permite automatizarea experimentelor”, a spus Hebert.
Hebert a spus că AI servește procesului științific într-un al doilea mod, mai implicat. Laboratoarele pot folosi învățarea automată AI pentru a analiza cantități uriașe de date, a le compara cu alte cercetări științifice și a genera ipoteze pe baza rezultatelor. Laboratoarele pot folosi apoi instrumente experimentale pentru a testa și verifica ipotezele AI.
„Puteți vedea acest lucru ca alăturarea vechii lumi a cercetării de laborator cu noua lume a AI și a învățării automate”, a spus Hebert. „Laboratoarele programabile ne permit să conectăm cercetarea bazată exclusiv pe date, munca de învățare automată pur AI cu munca experimentală și, practic, închidem bucla.”
Învățarea automată AI permite, de asemenea, introducerea în timp real a rezultatelor datelor pentru a perfecționa experimentele într-un ritm accelerat.
„Mulți oameni numesc aceste laboratoare „laboratoare autonome conduse de inteligență artificială”,” a spus Mayer. „Deoarece puteți, în timp real, să furnizați rezultatele experimentului prin învățare activă și, cu contribuția omului de știință, acum lansați foarte rapid următorul experiment, acolo unde de multe ori ar dura zile, săptămâni sau luni.”
Dar Mayer a subliniat că acesta nu este un înlocuitor pentru oamenii care fac cercetări în persoană în laboratoare. Mai degrabă, AI este menită să îmbunătățească capacitățile de cercetare ale oamenilor de știință dincolo de resursele disponibile în mod obișnuit pentru aceștia.
Cine poate accesa datele de laborator?
Datele și instrumentele experimentale ale laboratoarelor nu sunt planificate să fie limitate la oamenii de știință care efectuează cercetări. Aria de acoperire se dorește a fi mult mai largă.
Mayer a spus că laboratoarele oferă oportunități pentru start-up-uri de a accesa cercetări chimice, biologice și materiale de ultimă oră.
„Vedem o serie de moduri diferite în care această tehnologie ne poate îmbunătăți competitivitatea economică”, a spus Mayer. „Este un alt mecanism prin care ne putem asigura… un startup poate să-și imagineze ceea ce este interesat, ar putea proiecta un experiment și în câteva zile ar putea lansa acel experiment în laborator… Acest lucru ar reduce foarte mult costul care ar fi necesar.”
Iar laboratoarele oferă și oportunități educaționale. Universitățile precum CMU pot accesa datele și instrumentele științifice de ultimă generație pentru a preda următoarea generație de oameni de știință. Mayer a spus că resursele oferite de laboratoarele programabile ar putea fi chiar accesibile liceelor, începând să-i învețe acum pe elevi să folosească AI și instrumente de cercetare mai devreme în educația lor.
Necesitatea legislatiei
Legislația federală este necesară pentru a demara investițiile necesare pentru a sprijini dezvoltarea IA și a roboticii necesare pentru a construi un sistem național de laboratoare, potrivit Hebert.
„Ceea ce este cu adevărat necesar în acest moment este să fim capabili să semănăm rapid poziția acelor laboratoare programabile, astfel încât cât mai mulți oameni sau entități posibil, să poată participa la această transformare”, a spus el.
Hebert a remarcat că există o istorie în care guvernul a investit capitalul necesar pentru a construi bazele unei noi industrii sau tehnologii.
Mayer a subliniat că co-investițiile din industrii, fundații, filantropie și universități vor juca, de asemenea, un rol în dezvoltarea laboratoarelor.
„Este foarte, foarte important ca SUA să fie în prim-plan”, a spus Mayer. „Deoarece dacă ne gândim la accelerarea ritmului inovației științifice, până la producție și comercializare, este extrem de important ca SUA să păstreze un lider competitiv în acest domeniu.”
