Görüntülünme Sayısı: 156

Kimya, biyokimya ve malzeme bilimi gibi bilim laboratuvarları, robotik otomasyon ve yapay zekanın daha hızlı ve daha kesin deneylere yol açarak sağlık, enerji ve elektronik gibi alanlarda atılımlar sağlayacak devrim niteliğinde bir dönüşümün eşiğinde bulunmaktadır. Bu durum, robotik araştırmaları kapsayan dergi Science Robotics’de yayınlanan "Transforming Science Labs into Automated Factories of Discovery" başlıklı makalede UNC-Chapel Hill araştırmacıları tarafından bildirilmektedir. "Bugün, yeni moleküllerin, malzemelerin ve kimyasal sistemlerin geliştirilmesi yoğun insan çabası gerektiriyor," dedi makalenin kıdemli yazarı ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde Lawrence Grossberg ve Profesör Dr. Ron Alterovitz. "Bilim insanları, deneyleri tasarlamak, malzemeleri sentezlemek, sonuçları analiz etmek ve istenen özellikler elde edilene kadar süreci tekrarlamak zorundadır." Bu deneme-yanılma yaklaşımı zaman alıcı ve emek yoğun olup keşif hızını yavaşlatmaktadır. Otomasyon ise bir çözüm sunmaktadır. Robotik sistemler, insan yorgunluğu olmaksızın deneyleri sürekli olarak gerçekleştirebilir ve araştırmayı önemli ölçüde hızlandırabilir. Robotlar, insanlara göre daha tutarlı bir şekilde hassas deney adımlarını uygulamakla kalmaz, aynı zamanda tehlikeli maddeleri işleyerek güvenlik risklerini azaltır. Rutin görevlerin otomatikleştirilmesiyle, bilim insanları daha yüksek seviyeli araştırma sorularına odaklanabilir ve tıp, enerji ve sürdürülebilirlik alanlarında daha hızlı atılımların önünü açabilir. "Robotik, günlük bilim laboratuvarlarımızı keşfi hızlandıran otomatik 'fabrikalar'a dönüştürme potansiyeline sahiptir, ancak bunu gerçekleştirmek için araştırmacılar ve robotların aynı laboratuvar ortamında işbirliği yapmasına olanak tanıyacak yaratıcı çözümlere ihtiyacımız var," dedi makalenin ortak yazarı ve Kimya Bölümü Başkanı Dr. James Cahoon. "Sürekli gelişimle, robotik ve otomasyonun çeşitli enstrümanlar ve disiplinler arasında deneylerin hızını, hassasiyetini ve tekrarlanabilirliğini artırmasını, yapay zeka sistemlerinin daha fazla deneyi yönlendirmek için analiz edebileceği verileri üretmesini bekliyoruz." Araştırmacılar, otomasyonun bilim laboratuvarlarında nasıl evrilebileceğini göstermek için beş düzeyde laboratuvar otomasyonu tanımladı: Yardımcı Otomasyon (A1): Bu düzeyde, sıvı işleme gibi bireysel görevler otomatikleştirilirken, insanların işin çoğunu üstlenirler. Kısmi Otomasyon (A2): Robotlar, kurulum ve denetimden sorumlu insanlar eşliğinde, birden fazla ardışık adımı gerçekleştirirler. Koşullu Otomasyon (A3): Robotlar tüm deney süreçlerini yönetir, ancak beklenmedik olaylar ortaya çıktığında insan müdahalesi gereklidir. Yüksek Otomasyon (A4): Robotlar, ekipman kurulumunu yaparak ve olağandışı koşullara otomatik olarak tepki vererek bağımsız olarak deneyleri yürütürler. Tam Otomasyon (A5): Bu son aşamada, robotlar ve yapay zeka sistemleri, kendi kendine bakım ve güvenlik yönetimi dahil olmak üzere tam otonom olarak çalışırlar. Araştırmacılar tarafından tanımlanan otomasyon seviyeleri, alandaki ilerlemeyi değerlendirmek, uygun güvenlik protokollerinin oluşturulmasına yardımcı olmak ve hem bilimsel alanlarda hem de robotikte gelecekteki araştırmalar için hedefler belirlemek amacıyla kullanılabilir. Günümüzde daha düşük otomasyon seviyeleri yaygın olsa da, yüksek ve tam otomasyonun başarılması, farklı laboratuvar ortamlarında çalışabilen, karmaşık görevleri yerine getirebilen ve insanlarla ve diğer otomasyon sistemleriyle sorunsuz etkileşim kurabilen robotların geliştirilmesini gerektiren bir araştırma zorluğudur. Yapay zeka, otomasyonu fiziksel görevlerin ötesine taşımanın anahtar rolünü oynar. Yapay zeka, deneyler tarafından üretilen geniş veri setlerini analiz edebilir, desenleri tanımlayabilir ve yeni bileşikler veya araştırma yönelimleri önerebilir. Yapay zekanın laboratuvar iş akışına entegre edilmesi, deney tasarlamaktan malzeme sentezlemeye ve sonuçları analiz etmeye kadar tüm araştırma döngüsünün otomatikleştirilmesine olanak tanıyacaktır. Yapay zeka destekli laboratuvarlarda, geleneksel Tasarla-Yap-Test-Analiz (DMTA) döngüsü tamamen otonom hale gelebilir. Yapay zeka, hangi deneylerin yapılacağını belirleyebilir, gerçek zamanlı ayarlamalar yapabilir ve araştırma sürecini sürekli olarak iyileştirebilir. Yapay zeka sistemleri, kimyasal reaksiyonları tahmin etme ve sentez yollarını optimize etme gibi görevlerde erken başarılar göstermiş olsa da, araştırmacılar yapay zekanın tehlikeli maddelerin kazara oluşturulması gibi risklerden kaçınmak için dikkatle izlenmesi gerektiğini belirtiyorlar. Otomatik laboratuvarlara geçiş, önemli teknik ve lojistik zorluklar sunmaktadır. Laboratuvarlar, tek işlemli laboratuvarlardan büyük, çok odalı tesislere kadar geniş bir yelpazede farklı kurulumlara sahiptir. Çeşitli ortamlarda çalışabilen esnek otomasyon sistemleri geliştirmek, öğeleri taşıyabilen ve birden fazla istasyonda görev yapabilen mobil robotlar gerektirecektir. Bilim insanlarının gelişmiş otomasyon sistemleriyle çalışmak üzere eğitilmesi de aynı derecede önemlidir. Araştırmacılar, bilimsel alanlarında uzmanlık geliştirmekle kalmayıp, aynı zamanda robotların, veri biliminin ve yapay zekanın yeteneklerini de anlamalıdırlar ki bu da araştırmalarını hızlandıracaktır. Mühendisler ve bilgisayar bilimcilerle işbirliği yapacak olan yeni nesil bilim insanlarının eğitilmesi, otomatik laboratuvarların tam potansiyelini gerçekleştirmek için hayati önem taşımaktadır. "Robotik ve yapay zekanın entegrasyonu, bilim laboratuvarlarını devrim niteliğinde değiştirmeye hazır," dedi Angelos Angelopoulos, makalenin ortak yazarı ve Dr. Alterovitz'in Hesaplamalı Robotik Grubu'nda araştırma asistanı. "Rutin görevleri otomatikleştirerek ve deneyleri hızlandırarak, atılımların her zamankinden daha hızlı, daha güvenli ve daha güvenilir bir şekilde gerçekleştiği bir ortam yaratma konusunda büyük potansiyel bulunmaktadır." (Materials provided by University of North Carolina at Chapel Hill (https://www.unc.edu/). Original written by Dave DeFusco. )

Etiketler:

robot yapay zeka