Automatyzacja i sztuczna inteligencja – jaka jest przyszłość laboratoriów naukowych?

Coraz szybszy rozwój sztucznej inteligencji i automatyzacji może doprowadzić do stworzenia w pełni zautomatyzowanych laboratoriów. Te nowoczesne przestrzenie badawcze pozwolą na przeprowadzanie eksperymentów bez udziału człowieka, zwiększając precyzję, efektywność oraz szybkość pracy naukowej – mówi Agnieszka Bielińska – właścicielka firmy AGA Analytical.

Jakie innowacje technologiczne w aparaturze laboratoryjnej, które obecnie są w fazie badań lub prototypów, mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki będziemy prowadzić badania naukowe w najbliższych 5-10 latach?

Agnieszka Bielińska – Przykładem mogą być technologie związane z analizą mikrobiologiczną i biotechnologiczną, gdzie rozwój narzędzi umożliwiających bardziej precyzyjne badania nad mikroorganizmami może otworzyć nowe możliwości w wielu sektorach przemysłu. Ponadto, zaawansowane systemy chromatografii oraz spektroskopii będą pozwalać na jeszcze dokładniejsze analizy, co przełoży się na skuteczniejsze monitorowanie zanieczyszczeń środowiska i jakość produkcji farmaceutycznej.

Jednym z ważnych kierunków innowacji jest również rozwój narzędzi do analizy nanomateriałów oraz nowych technologii optycznych, które mogą znacznie poprawić dokładność i wydajność badań w laboratoriach. Z kolei systemy do liofilizacji i produkcji nanocząstek lipidowych w biotechnologii i farmacji wspomagają opracowywanie nowych leków i terapii, co wpłynie na rozwój sektora medycznego. Technologia ta może przyspieszyć produkcję nowoczesnych leków, jednocześnie redukując koszty i czas wprowadzenia nowych produktów na rynek.

Dodatkowo, w kontekście energetyki i ochrony środowiska, coraz większą rolę odgrywają analityczne technologie pozwalające na bardziej efektywne monitorowanie jakości powietrza i wody. To z kolei może przyczynić się do szybszego reagowania na zmiany w ekosystemach i bardziej efektywnego zarządzania zasobami naturalnymi.

Czy może Pani rozwinąć tę ostatnią myśl? Jest to istotne w kontekście zmian klimatycznych.

Agnieszka Bielińska – Dzięki zaawansowanym narzędziom, takim jak spektroskopia i chromatografia, możliwe jest nie tylko szybkie wykrywanie zanieczyszczeń, ale także przewidywanie ich przyszłych skutków. Tego rodzaju aparatura pozwala na tworzenie bardziej dokładnych modeli ekologicznych, co z kolei przekłada się na szybsze i lepiej ukierunkowane działania mające na celu ochronę ekosystemów. Zdolność do monitorowania i analizowania danych w czasie rzeczywistym, na przykład emisji CO₂, zanieczyszczeń wód czy zmian w bioróżnorodności, umożliwia błyskawiczne reagowanie na sytuacje kryzysowe, takie jak wycieki chemiczne czy pożary lasów.

Ponadto, nowoczesne technologie pozwalają na śledzenie długoterminowych zmian klimatycznych, dzięki czemu naukowcy mogą dokładniej prognozować skutki globalnego ocieplenia i zaproponować skuteczniejsze strategie adaptacyjne. Na przykład w energetyce odnawialnej, technologie analityczne są kluczowe dla optymalizacji wydajności paneli słonecznych czy turbin wiatrowych, co przyczynia się do bardziej efektywnego wykorzystywania odnawialnych źródeł energii. To z kolei zmniejsza zależność od paliw kopalnych i redukuje emisję gazów cieplarnianych.

W przyszłości możemy spodziewać się jeszcze bardziej zaawansowanych narzędzi, które dzięki integracji ze sztuczną inteligencją będą mogły przewidywać zmiany klimatyczne i proponować scenariusze naprawcze, co może stać się fundamentem globalnych strategii ochrony środowiska.

Czy widzi Pani jakąś technologię lub koncepcję, która dzisiaj wydaje się science fiction, ale może stać się standardem w laboratoriach przyszłości? Jak wyobraża Pan sobie laboratorium w 2050 roku?

Agnieszka Bielińska – Wyobrażam sobie laboratoria w 2050 roku jako miejsca w pełni zautomatyzowane, zintegrowane z systemami sztucznej inteligencji, które będą samodzielnie analizować dane, optymalizować procesy badawcze i przewidywać wyniki na podstawie ogromnych baz danych. Zaawansowane roboty laboratoryjne będą wykonywać złożone zadania, takie jak sekwencjonowanie DNA, analiza mikrocząsteczek czy opracowywanie nowych leków, minimalizując potrzebę interwencji człowieka.

Wyobrażam sobie, że koncepcje takie jak nanotechnologia w diagnostyce i terapii staną się normą. Nanoroboty, które dziś są w fazie badań, mogłyby monitorować stan zdrowia na poziomie komórkowym lub dostarczać terapie bezpośrednio do chorych komórek w organizmie. W laboratoriach przyszłości sprzęt będzie integrowany z rozszerzoną rzeczywistością (AR), umożliwiając badaczom zdalną pracę i współpracę w czasie rzeczywistym na całym świecie. Możliwość zdalnego sterowania i wglądu w laboratoria od dowolnego miejsca na Ziemi (a może nawet z poza niej) zrewolucjonizuje sposób, w jaki prowadzi się badania.

Obecnie rozważa się także wykorzystanie biokomputerów opartych na procesach biologicznych, które mogą przyspieszyć analizę danych, symulując procesy chemiczne i biologiczne w niespotykanej dotąd skali. W miarę postępu technologicznego niektóre narzędzia będą mogły być zminiaturyzowane i bezpośrednio wbudowane w urządzenia diagnostyczne używane przez pacjentów, eliminując potrzebę częstych badań w laboratoriach. Wprowadzenie technologii takich jak kwantowe czujniki do detekcji najbardziej subtelnych zmian w materiałach czy komórkach, może również zrewolucjonizować badania w dziedzinach takich jak farmacja czy ochrona środowiska. W 2050 roku laboratoria mogą być nie tylko miejscami badawczymi, ale interaktywnymi, w pełni zdigitalizowanymi przestrzeniami w, gdzie innowacje będą napędzane przez zaawansowane algorytmy i autonomiczne systemy.

Jakie są najważniejsze dylematy etyczne związane z nowoczesnymi technologiami w laboratoriach? Gdzie leży odpowiedzialność za ich rozwiązywanie, po stronie przedsiębiorców, czy raczej po stronie ustawodawców i regulacji?

Agnieszka Bielińska – Nowoczesne technologie w laboratoriach, choć niosą ze sobą ogromne korzyści, stwarzają również poważne dylematy etyczne. Przykładowo, postęp w dziedzinie biotechnologii i inżynierii genetycznej może rodzić pytania o granice ingerencji w życie ludzkie czy organizmy żywe. Automatyzacja i wykorzystanie sztucznej inteligencji w badaniach mogą prowadzić do zmniejszenia roli człowieka w procesach decyzyjnych, co wiąże się z ryzykiem błędów algorytmicznych lub problemów związanych z prywatnością danych.

Odpowiedzialność za rozwiązywanie tych dylematów spoczywa zarówno na firmach, jak i ustawodawcach. przedsiębiorstwa muszą prowadzić odpowiedzialne działania, dbając o przestrzeganie wysokich standardów etycznych, szczególnie w kwestii zgodności z regulacjami oraz minimalizacji negatywnego wpływu na społeczeństwo. Jednak rolą ustawodawców jest tworzenie odpowiednich ram prawnych i regulacyjnych, które będą nadążały za tempem rozwoju technologii i zapewnią właściwe monitorowanie ich zastosowań.

Ważna jest również edukacja i transparentność. Firmy muszą odpowiedzialnie informować o potencjalnych zagrożeniach związanych z technologiami, które wprowadzają, a ustawodawcy powinni współpracować z naukowcami i przemysłem w celu opracowania regulacji, które będą nie tylko chronić społeczeństwo, ale także wspierać innowacje.

Porozmawiajmy jeszcze o sztucznej inteligencji i jej roli w laboratoriach.

Agnieszka Bielińska – Sztuczna inteligencja to inaczej wykorzystanie zaawansowanych algorytmów komputerowych, które mogą analizować duże ilości danych, rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje oparte na tych analizach, bez potrzeby bezpośredniej interwencji człowieka. W laboratoriach może to obejmować automatyzację procesów badawczych, takich jak interpretacja wyników analitycznych, optymalizacja procedur eksperymentalnych czy predykcja wyników na podstawie wcześniejszych badań.

Zastosowanie SI może zredukować czas potrzebny na analizę danych i zwiększyć precyzję badań, eliminując ludzkie błędy i przyspieszając procesy decyzyjne. Na przykład w dziedzinie farmaceutyki SI jest używana do analizy ogromnych zbiorów danych z prób klinicznych, co pozwala na szybsze identyfikowanie potencjalnych nowych leków. Z kolei w ochronie środowiska, SI może wspierać monitorowanie zanieczyszczeń w czasie rzeczywistym, pomagając laboratoriom w precyzyjnym i efektywnym reagowaniu na zmiany w ekosystemach.

W szerszym kontekście SI pomaga również w rozwoju modeli predykcyjnych, które umożliwiają prognozowanie wyników eksperymentów czy zachowań badanych systemów, co otwiera nowe możliwości w różnych dziedzinach nauki, od biotechnologii po chemię analityczną. To przekształca laboratoria w miejsca, gdzie praca badawcza staje się bardziej zautomatyzowana, a wyniki są nie tylko szybsze, ale i bardziej precyzyjne.

rozmawiał Piotr Nowacki