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抗击新冠疫情需要科学家们的研究成果，世界各地的研究人员每天都在孜孜不倦地寻找有关该病毒的更多信息，期望能够研制出一种成功的疫苗。

然而，尽管在数字化大趋势下的实验室很多，但是有些实验室的生产效率并没有想象中那么高。随着研发工作的兴起，是时候加入人工智能和自动化了。这些方式不仅可以帮助科学家适应远程工作，而且还可以使实验室工作更加高效，加快研究脚步。

物联网与自动化

COVID-19凸显了研发对世界的重要性，也引发了一个值得深思的议题：如何使实验室研究更加高效。自动化和物联网（IoT）被视为最能帮助激发研究潜力的解决方案，它们能够承担大量重复性任务，而这些任务以前都是由科学家来完成的。

实验室自动化有多种形式，它可以是一种高效的机器，是一种协作机器人（Co-bot）或者是一种允许科学家控制现有机器的即插即用型系统。在自动化选项的范围之内，科学家可以选择最适合其特定研究要求的自动化解决方案。

在考虑实验室环境的数字化时，自动化只是其中的一个方面。与物联网（IoT）配对时，研究人员不仅能够控制他们的设备，而且还可以从头到尾监控实验进程。

通过不断监测温度、运动和其他环境条件的相互连接的受体，科学家不必出现在实验室中也能进行实验。换句话说，这将使实验更加灵活，因为实验可以在最合适的时间进行，而不是在科学家繁忙的安排中挤出时间进行实验。

此外，随着物联网不断记录实验环境变化的数据，科学家将获得更多的数据以确定最适合实验的条件。这将使实验室更智能、更高效。

这些变化将对科学界产生深远的影响，这不仅有助于应对当前的新冠疫情，而且可以使研究人员在未来更好地应对流行病以及解决我们在当下面临的其他挑战。

人工智能与机器学习

自动化是迈向更高生产率实验室的关键一步，但它并不是实现真正“智能”实验室的唯一要求。为了充分发挥自动化的潜力，应该将其与某种形式的机器学习或人工智能（AI）结合使用。这些AI的实验室形式包括通过经验学习的算法，让它们执行传统上依赖于研究者能力的任务。

许多人担心AI和AI对科学家的作用会走向不好的方向，但正如最近《连线》杂志一篇文章所述，AI已经在研制疫苗的竞赛中创造了一个“美好的世界”。

Decario和Etzioni假设AI在帮助科学家研发疫苗方面具有两种作用：它可以通过“了解病毒蛋白结构”来提供潜在的成分；第二，它甚至可以帮助医学研究人员以“前所未有的速度”筛选研究数据以获取相关的适用信息。

AI是一种非常有价值的工具，有人认为它代表着研究和发展的未来。由于新冠疫情是现代医学和科学研究所面临的最大挑战之一，AI带来的所有机会我们都必须最大化加以利用。

从纸张到数字的转换

然而，许多实验室并没有能力开始在这些颠覆性技术上投入巨额资金，尤其是学术研究实验室。科学家在继续他们的研究时面临着艰难的抉择，有些人不得不从实验室内过渡到远程工作。

当你的实验室把纸作为记录研究的主要方法时，这是一件十分困难的事情。即使没有当前的新冠疫情，用纸记录的方法也已经过时了，不能最大限度地发挥当今技术的效益。

这不仅是不切实际的，因为它需要一名科学家在现场进行研究，也是错误和耗时的；它可能需要几个小时才能找到一个的实验前的具体资料，而且手稿往往可能不完整又不好理解。

所以，实验室开始大量地使用电子实验室笔记本（ELN）将纸张转换成数据。ELN是一种不需要人工抄写的软件，它提供了先进的搜索功能，可以简化研究的方式。

有些甚至提供了易于与数字笔记集成的库存系统，这项技术将帮助科学家克服实验室中的后勤障碍，推进研究和开发，并促进远程研究工作。对于那些还不能升级到智能系统的实验室来说，ELN是一种将数字化世界的作用发挥最大化的方法。

新冠给科学研究也带来一种新的局面，无论是学术界还是工业界的实验室都需要进行调整，以确保研究能够继续下去。COVID-19不仅向世界展示了科学研究的重要性，而且还揭示了数字化在促进科学发展中的作用。

随着财政支持的增加，研究实验室可以采用数字技术来大大提高实验室的生产力水平。这不仅能帮助我们应对这次挑战，也为以后的战斗打下了基础。

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原文发布时间：2020-06-16
本文作者：公众号
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