מעבדת העתיד: גישה ירוקה, הטמעת AI ואוטומציה חכמה

כיצד בינה מלאכותית, למידת מכונה ושיטות עבודה בנות קיימא יכולות לעזור למנהלי מעבדות לצמצם פסולת, לשפר את הבטיחות ולהגביר את היעילות התפעולית?

אנשי מקצוע במעבדות נמצאים תחת לחץ גובר להפחית פסולת, לחסוך באנרגיה ולאמץ שיטות עבודה בנות קיימא, מה שמעורר עניין דחוף במעבדות ירוקות ובקיימות של מעבדות. לצורך כך יש לאמץ אסטרטגיות מעשיות שיעזרו למעבדות לעמוד ביעדים אלה באמצעות תכנון, רכש ותפעול חכמים יותר.

אז איך בינה מלאכותית (AI), למידת מכונה (ML), אוטומציה וכימיה ירוקה יותר יכולות לעבוד יחד כדי להפחית את טביעת הרגל הסביבתית של המעבדה, תוך שיפור הבטיחות והיעילות? הנה כמה שאלות ותשובות שיכולות להבהיר איך כלים אלה מעצבים מחדש את פעילות המעבדה - ומה מנהלי מעבדות צריכים לעשות כעת כדי להתכונן לעתיד בר-קיימא יותר.

שיטות עבודה ירוקות יותר יכולות לעזור למעבדות להפחית עלויות, למזער פסולת ולהפחית את ההשפעה הסביבתית. מהם חלק מהחומרים והשיטות בנות הקיימא היעילים ביותר שמעבדות צריכות לאמץ כיום?

המעבדה היא מקום לתרגול של שיטות מדעיות. זוהי מערכת אקולוגית לביצוע ניסויים, אפיון וגילוי. על ידי תרגול קיימות ושימוש בכלים להפחתת צריכת האנרגיה, היא הופכת למקום המשלב בטיחות ויעילות.

ניתן לתרגל שיטות עבודה כימיות ידידותיות לסביבה ולאדם בדרכים הבאות:

• הפחתת השימוש בממסים אורגניים, החלפתם באפשרויות חלופיות יותר או שאיפה לביצוע תגובות, שיטות או טיהורים ללא ממסים.

• מזעור צריכת חום ומים על ידי שימוש באמבטי קירור בעלי אופציית מחזור מחדש.

• ביצוע ביקורות אנרגיה, כולל חישוב ופרסום של צריכת חשמל ליחידת פעולה.

• הגבלת שימוש בפסולת פלסטיק חד פעמית על ידי שימוש חוזר בכלי מעבדה או בחירת חלופות ניתנות למחזור.

• שימוש בכלי למידת מכונה לתכנון ניסויים ולמזעור גישות של ניסוי וטעייה.

• שמירה על מודעות מתמדת להזדמנויות להפחתת פסולת ולחיסכון באנרגיה.

בינה מלאכותית ולמידה חישובית יכולות באופן פוטנציאלי למזער את מספר הניסויים הדרושים. כיצד טכנולוגיות אלו מייעלות את שיטות הניסוח והייצור, ולאילו שיפורי יעילות ניתן לצפות במעבדה?

תכנון הניסויים והשימוש בשיטות סטטיסטיות בוצעו במעבדות שמכוונות בעיקר לניסויים קריטיים שניתן לבצע מהר יותר, כגון אופטימיזציה או פיתוח נכסים. אופטימיזציה של תכנון מטריצות וניתוח רכיבים עיקריים הם המפתח. אלגוריתמים שונים המבוססים על רגרסיות לינאריות, עצי החלטה ושימוש ברשתות עצביות הם כלים רבי עוצמה להשגת יעילות ניסויית, ובסופו של דבר ליצור מעבדה בת קיימא ופרוטוקולים ירוקים יותר.

לאחרונה, בינה מלאכותית נמצאת בחזית ניתוח הנתונים ויצירת ידע קורלטיבי וסיבתי. היא יכולה גם להצביע על כיווני מחקר חדשים, כולל מדע בהשראה ביולוגית. במעבדה, למידת מכונה (ML), שרבים משתמשים בה כחלק מבינה מלאכותית, תוביל לניסויים טובים יותר וכן לניסויים בעלי תפוקה גבוהה יותר שבסופו של דבר חוסכים זמן, מאמץ ומשאבים.

כיצד אוטומציה וכלים דיגיטליים משלימים את מאמצי הקיימות במעבדה? אילו שיטות עבודה המשלבות בינה מלאכותית/למידת מכונה ואוטומציה יכולות להוביל לפעולות בטוחות יותר ולקיימות משופרת?

בינה מלאכותית ולמידת מכונה ספציפיים לתחום מסוים, יובילו ליעילות טובה יותר בשיטות ניסוח, ייצור ויישומי מעבדה. ניתן לעשות זאת תחילה על ידי פיתוח ניסויים דיגיטליים תואמים שיבוצעו, ויישום תיאוריה שתעגן את הבסיס למענה על ההשערה ותנחה את תכנון הניסוי. דבר זה גם מתמקד במספר החזרות או בניסויים מוכווני לולאת משוב.

שימוש במעבדות אוטומטיות ועצמאיות - לדוגמה, רובוטיקה, כימיה של זרימה, חיישנים ושיטות חישוביות או מחשבי קצה אשר שולטים בתגובות או בניסויי אפיון - מאפשר לנהל מעבדות יעילות יותר המבצעות פחות ניסויים בזבזניים, ובכך לחסוך זמן ומשאבים ולצמצם פסולת חד פעמית. לדוגמה: סינתזת פולימרים וקופולימריזציה, שם הושגו תכונות רצויות עם פחות ניסויים ותוצאות טובות יותר.

עקב נושאי מורכבות או עלות, מנהלי מעבדות רבים עשויים להסס לשלב שיטות עבודה המונעות על ידי בינה מלאכותית/למידה אלקטרונית. מהם המחסומים המשמעותיים ביותר לאימוץ, וכיצד מעבדות יכולות להתגבר עליהם?

עלות יכולה להיות בעיה, אך מחסום גדול יותר הוא חוסר מיומנויות בקרב מדענים ומהנדסים להרכבת פרוטוקולים או צוותים לביצוע שיטות עבודה המונחות על ידי למידה אלקטרונית ולשימוש בכלים לאוטומציה ומכטרוניקה. הקונספט הוכח, וכעת ניתן לאמץ צעדים או אפילו פרוטוקולים פשוטים יותר כדי להפוך מעבדה למבוססת יותר על בינה מלאכותית/למידה אלקטרונית.

ניסוי מוכוון המותאם לתיאוריה או ללמידה אלקטרונית חוסך זמן, וכתוצאה מכך נוצר חיסכון משמעותי בעלויות ובניצול משאבים או מזעור בזבוז. עם זאת, הצד השני של המטבע הוא שייתכן שזו לא תהיה סביבה אידיאלית למקריות או להזדמנויות תצפית עבור מוחות סקרנים. האיזון הוא שצעדים אלו הם יתרונות אמיתיים עבור רוב הניסויים השגרתיים לניסוח, לאפיון וליצירה של פרוטוקולי סינתזה מעוצבים היטב, הזקוקים לאימות ניסיוני או אמפירי.

איך נראית מעבדת העתיד? כיצד חומרים בני קיימא, אוטומציה ותהליכי עבודה המונעים על ידי בינה מלאכותית יגדירו מחדש את פעילות המעבדות בחמש עד עשר השנים הבאות?

דברים רבים שיכולים לקרות בחמש עד עשר השנים הבאות, ישפיעו על האופן בו אנו מבצעים ניסויים ומפעילים מעבדות. למרות שעלות וחוסר הכשרה הם נושאים עכשוויים, ככל שיותר בינה מלאכותית ולמידת מכונה יאומצו ברכיבי המוצר, וחשוב מכך, בחינוך ובהכשרה של מדענים ומהנדסים - כך נראה את המערכת האקולוגית הזו צומחת.

המיומנויות הגדלות בקרב מדענים, מהנדסים וצוותים לביצוע תהליכי עבודה המונחים על ידי למידה ממוחשבת ידרשו יותר תוכנה, אוטומציה וכלים מכטרוניים. ניסוי מודרך המותאם לתיאוריה או ללמידה אוטומטית יחסוך זמן ומשאבים או ימזער פסולת. באמצעות שיטות עבודה ירוקות נוכחיות ומזעור פסולת, כולל ביקורות אנרגיה וחום - למעבדה המודרנית או למעבדת העתיד יכולים להיות יתרונות משמעותיים אמיתיים.