(来源:沈阳日报)
转自:沈阳日报
新春将至,年味渐浓,中国科学院沈阳自动化研究所(以下简称沈自所)内,科研人员依旧坚守岗位,一派紧张忙碌的科研攻关景象。
走进沈自所机器人与智能系统全国重点实验室的人工智能实验室,高通量自动化工作站、自动化细胞培养箱和模块化功能岛站等科研装备按实验流程精密布局,多种传感器与执行单元通过专用实验网络实现协同联动,时刻处于热待机状态,等待科研人员通过智能终端下达指令,启动新一轮自动化科学实验流程。
这些科研装备和系统,是王卓研究员团队历时数年研制的,“课题组从2019年起面向AI for Science领域,构建了以‘自驱动科学实验系统’为核心的科研体系,为推动科研模式从‘经验试错驱动’向‘数据智能驱动’演进提供了沈自所方案。”王卓说。
科研效率革命性提升
AI4S是AI for Science的缩写,直译为人工智能驱动科学研究。它不但是人工智能技术发展的前沿,更成为重构科学研究范式的核心引擎。“我们的目标是为基础研究领域提供一套通用的智能实验工具与方法论体系。”王卓说。
科研团队自主研制的“自驱动科学实验系统”采用三层架构设计。实验硬件感知与执行层由多自由度协作机器人、高精度自动化实验装置与多模态传感器网络构成,实现实验操作的无人化与高精度执行;自主实验设计与管控层基于实验数字孪生模型,自主完成实验设计、路径规划与资源动态调度,支持多任务并行处理与流程优化;智能决策与人机协同层通过自然语言交互和可视化分析界面,实现科学家与AI系统的双向协同,形成“人类智慧引导+机器智能执行”的决策闭环。
,科学家引导AI执行 重塑科研效率)
这套体系充分整合了科研团队在机器人自动化、智能算法与智能制造领域的技术优势,将工业级流程管控理念融入科学实验,构建起“模型驱动-自动执行-闭环优化”的全链条AI4S科研模式。
重点实验室的赵忆文研究员介绍,科研人员围绕实验操作机器人的系统设计和决策控制算法开展了科研攻关,进一步提升了该系统在生化实验中开展复杂操作的灵巧度,为构建无人化自动化实验室提供了关键使能技术。
王卓指着一台多层工作台结构的高通量自动化工作站介绍,无人化实验平台将传统人工操作环节转化为全部自动化运行,支持24小时不间断实验。“与传统试错模式相比,AI赋能的科研范式能显著提升实验效率。比如,以往科学家发现一种新分子结构可能需要数年时间,借助这套系统有望将周期缩短至数月甚至数周。”
生物育种大显身手
AI4S体系因应用需求而异,不存在通用一切的单一系统或模型。王卓表示,科研团队通过“自驱动科学实验系统”与国内多家科研机构及企业合作,在蛋白设计改造、细胞培养优化、组织分选育种等方面开展应用。尤其在生物育种方面,“自驱动科学实验系统”正着力解决一个长期困扰科学家的难题——如何高效选育优良种子?
在通过甘蔗愈伤组织开展生物育种的过程中,科研团队发现,甘蔗愈伤组织存在异质性高、筛选难度大等问题,传统人工分选方式不仅依赖人员在显微镜下长时间精细操作,易导致疲劳与效率波动,而且筛选一致性也难以保证。
赵大勇研究员指着一台设备介绍,科研团队研制出国内首台(套)高通量自动化分选平台,该平台集成了机器视觉识别、多机器人协同作业与多模态数据分析等关键技术,能够自动识别具有潜力的愈伤组织并进行精准分选,从而实现了筛选流程的自动化与智能化,显著提升了优良种质的选育效率。
“AI4S科研模式有助于在生命科学研究中提升关键环节的效率,为我国生物育种实现高水平科技自立自强与产业升级提供智能化支撑。目前,在标准实验环境下,该平台对目标样本的视觉识别准确率超过70%,机械臂精准夹持成功率超过74%,可实现24小时稳定运行。该技术还可进一步拓展至水稻、小麦、玉米、花卉等作物的育种研究中,展现出广阔的应用前景。”赵大勇说。
未来应用大有可为
AI技术是科学研究的关键技术,AI4S已成为全球科技竞争的新赛道。目前,以“自驱动科学实验系统”为核心的AI4S全链条科研体系已在分子、细胞到组织多个层面实现从算法设计到实验验证的完整闭环,形成了多项阶段性成果。王卓、赵大勇和赵一鸣等团队成员正持续优化人工智能算法与自动化技术,不断提升系统的自主决策与自适应能力。
“我们的核心定位是面向生物、化学、材料等实验科学领域,发挥沈自所在自动化与智能技术领域的综合优势,提供全套智能实验解决方案。”有了AI4S体系助力,科学家将从繁琐的实验操作中解放出来,有更多的时间进行更具创造性的思考,实现与AI的“双向奔赴”。王卓介绍,目前团队正通过“技术输出+联合攻关”模式开展开放合作,持续为不同领域的科研需求提供定制化解决方案。
“AI赋能科学研究是时代趋势,我们希望构建的AI4S全链条科研体系在更多领域发挥作用。我们将持续在这一前沿领域深耕,为推动我国智能科研范式变革贡献力量。”王卓说。
沈阳日报、沈报全媒体记者 岳雨
实习生 关伊彤
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