"Die Integration von Robotik und künstlicher Intelligenz wird die wissenschaftlichen Labors revolutionieren"
Durch Automatisierung von Routineaufgaben können sich Wissenschaftler auf übergeordnete Forschungsfragen konzentrieren, was den Weg für schnellere Durchbrüche ebnet
Wissenschaftliche Laboratorien in allen Disziplinen - Chemie, Biochemie und Materialwissenschaft - stehen vor einem tiefgreifenden Wandel, da Roboterautomatisierung und künstliche Intelligenz zu schnelleren und präziseren Experimenten führen, die Durchbrüche in Bereichen wie Gesundheit, Energie und Elektronik ermöglichen, so UNC-Chapel Hill-Forscher in der Studie "Transforming Science Labs into Automated Factories of Discovery", die in Science Robotics, der renommiertesten Fachzeitschrift für Robotikforschung, veröffentlicht wurde.
"Heutzutage erfordert die Entwicklung neuer Moleküle, Materialien und chemischer Systeme intensiven menschlichen Einsatz", so Dr. Ron Alterovitz, Hauptautor der Studie und Lawrence Grossberg Distinguished Professor in der Fakultät für Informatik. "Wissenschaftler müssen Experimente planen, Materialien synthetisieren, die Ergebnisse analysieren und den Prozess wiederholen, bis die gewünschten Eigenschaften erreicht sind.
Dieser Versuch-und-Irrtum-Ansatz ist zeit- und arbeitsintensiv und verlangsamt das Tempo der Entdeckung. Die Automatisierung bietet eine Lösung. Robotersysteme können Experimente kontinuierlich und ohne menschliche Ermüdung durchführen, was die Forschung erheblich beschleunigt. Roboter führen nicht nur präzise Versuchsschritte mit größerer Beständigkeit aus als Menschen, sie verringern auch die Sicherheitsrisiken beim Umgang mit gefährlichen Substanzen. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können sich Wissenschaftler auf übergeordnete Forschungsfragen konzentrieren und so den Weg für schnellere Durchbrüche in den Bereichen Medizin, Energie und Nachhaltigkeit ebnen.
"Die Robotik hat das Potenzial, unsere alltäglichen wissenschaftlichen Labors in automatisierte 'Fabriken' zu verwandeln, die die Entdeckung beschleunigen, aber dafür brauchen wir kreative Lösungen, die es Forschern und Robotern ermöglichen, in derselben Laborumgebung zusammenzuarbeiten", so Dr. James Cahoon, Mitautor der Studie und Vorsitzender des Fachbereichs Chemie. "Wir gehen davon aus, dass Robotik und Automatisierung bei fortgesetzter Entwicklung die Geschwindigkeit, Präzision und Reproduzierbarkeit von Experimenten über verschiedene Instrumente und Disziplinen hinweg verbessern und Daten erzeugen werden, die von Systemen der künstlichen Intelligenz analysiert werden können, um weitere Experimente anzuleiten.
Die Forscher definierten fünf Stufen der Laborautomatisierung, um zu veranschaulichen, wie sich die Automatisierung in wissenschaftlichen Labors entwickeln kann:
- Assistive Automation (A1): Auf dieser Stufe werden einzelne Aufgaben, wie z. B. die Handhabung von Flüssigkeiten, automatisiert, während der Mensch den Großteil der Arbeit erledigt.
- Teilweise Automatisierung (A2): Roboter führen mehrere aufeinanderfolgende Schritte aus, wobei Menschen für die Einrichtung und Überwachung zuständig sind.
- Bedingte Automatisierung (A3): Roboter steuern den gesamten Versuchsablauf, wobei bei unerwarteten Ereignissen ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
- Hohe Automatisierung (A4): Roboter führen selbstständig Experimente durch, richten Geräte ein und reagieren selbständig auf ungewöhnliche Bedingungen.
- Vollständige Automatisierung (A5): In dieser letzten Stufe arbeiten die Roboter und KI-Systeme völlig autonom, einschließlich Selbstwartung und Sicherheitsmanagement.
Die von den Forschern definierten Automatisierungsstufen können zur Bewertung der Fortschritte auf diesem Gebiet herangezogen werden, helfen bei der Festlegung geeigneter Sicherheitsprotokolle und setzen Ziele für die künftige Forschung sowohl in wissenschaftlichen Bereichen als auch in der Robotik. Obwohl niedrigere Automatisierungsgrade heute üblich sind, ist das Erreichen eines hohen und vollständigen Automatisierungsgrades eine Forschungsherausforderung, die Roboter erfordert, die in der Lage sind, in verschiedenen Laborumgebungen zu arbeiten, komplexe Aufgaben zu bewältigen und nahtlos mit Menschen und anderen Automatisierungssystemen zu interagieren.
Künstliche Intelligenz spielt eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung der Automatisierung über physische Aufgaben hinaus. Künstliche Intelligenz kann große, durch Experimente erzeugte Datensätze analysieren, Muster erkennen und neue Verbindungen oder Forschungsrichtungen vorschlagen. Durch die Integration von KI in den Arbeitsablauf im Labor können Labore den gesamten Forschungszyklus automatisieren - von der Planung von Experimenten bis zur Synthese von Materialien und der Analyse der Ergebnisse.
In KI-gesteuerten Labors kann die traditionelle DMTA-Schleife (Design-Make-Test-Analyze) völlig autonom werden. KI könnte bestimmen, welche Experimente durchgeführt werden sollen, Anpassungen in Echtzeit vornehmen und den Forschungsprozess kontinuierlich verbessern. Zwar haben KI-Systeme bereits erste Erfolge bei Aufgaben wie der Vorhersage chemischer Reaktionen und der Optimierung von Syntheserouten gezeigt, doch die Forscher warnen, dass KI sorgfältig überwacht werden muss, um Risiken wie die versehentliche Erzeugung gefährlicher Stoffe zu vermeiden.
Die Umstellung auf automatisierte Labore ist mit erheblichen technischen und logistischen Herausforderungen verbunden. Die Labore sind sehr unterschiedlich aufgebaut und reichen von Einzelprozesslaboren bis hin zu großen Einrichtungen mit mehreren Räumen. Für die Entwicklung flexibler Automatisierungssysteme, die in verschiedenen Umgebungen funktionieren, werden mobile Roboter benötigt, die Gegenstände transportieren und Aufgaben an mehreren Stationen ausführen können.
Ebenso wichtig ist die Schulung von Wissenschaftlern für die Arbeit mit fortschrittlichen Automatisierungssystemen. Forscher müssen nicht nur Fachwissen in ihren wissenschaftlichen Bereichen entwickeln, sondern auch die Möglichkeiten von Robotern, Datenwissenschaft und KI verstehen, um ihre Forschung zu beschleunigen. Die Ausbildung der nächsten Generation von Wissenschaftlern, die mit Ingenieuren und Informatikern zusammenarbeiten können, wird für die Ausschöpfung des vollen Potenzials automatisierter Labors von entscheidender Bedeutung sein.
"Die Integration von Robotik und KI wird die wissenschaftlichen Labors revolutionieren", sagt Angelos Angelopoulos, Mitautor der Studie und wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Computational Robotics Group von Dr. Alterovitz. "Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Beschleunigung von Experimenten besteht ein großes Potenzial für die Schaffung einer Umgebung, in der Durchbrüche schneller, sicherer und zuverlässiger als je zuvor erzielt werden."
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