探索人工智能自动化如何通过简化数据收集、优化工作流程以及在各行业的实际应用来彻底改变研究生产力。
科学研究旨在寻找快速、可靠且高效的实现目标的方法。由于高质量数据的需求对于做出准确分析至关重要，自动化已成为简化工作流程的必要手段。
自动化正在改变许多领域的研究，从数据收集到工作流程管理，都能提供帮助，使研究更快、更高效。我们探讨了一些实际应用中的自动化系统实例，这些系统正在助力企业和研究人员创新并加速发现。
为何在当今的科研领域自动化如此重要
随着研究工作变得越来越依赖大量数据，自动化实践为处理海量数据和执行复杂工作流程以更快地获取洞察提供了高效的方法。对于支持人工智能（AI）、机器学习（ML）和高性能计算（HPC）工作负载的加速计算解决方案的需求正在不断增加。GPUs和专门设计的加速器已崭露头角，成为不可或缺的工具，尤其适用于那些需要精度、速度和可扩展性的研究领域。
**动态分配：**通过根据工作负载需求进行动态分配来优化资源使用。
**实时监控：**提供即时的性能监控，有助于提前解决可能出现的问题。
**清理数据：**在将数据摄入为包含丰富特征的数据点后执行数据预处理，以适应业务工作流程。
**工作流编排：**自动化复杂的流程，如数据摄入、评估和通知。
**错误减少：**减少人为错误，提高可靠性和一致性。
**加速创新：**加快人工智能/机器学习的开发，使实验能够更快进行。
简化数据收集与预处理流程
任何研究项目中最耗费时间的部分之一就是数据的收集与整理。在基因组学、神经科学和环境科学等领域，研究人员通常要处理成百上千的数据样本，这些样本需要进行人工记录、清理和标准化处理。数据清理过程不仅耗时，而且容易出错。自动化在多个方面改变了这一局面。
**自动化数据收集：**现代自动化工具能够实现高速的数据收集和处理，通过高吞吐量的筛选每天对数千个样本进行分析，以获取更深入的见解。物联网传感器实时接收数据，用于诸如环境监测和材料性能等应用，无需人工干预即可跟踪诸如温度、湿度和化学成分等变量。结构化的数据接收和预处理方法加快了分析速度，简化了研究和决策过程。
**数据预处理和质量控制：**机器学习可自动进行数据清理，实时标记数据中的不一致之处，同时GPUs对大量数据进行预处理以获取更快的见解，例如在基因组学领域。基于人工智能的质量控制确保数据标准化且无错误，减少了筛选、决策和报告过程中的人为错误。通过自动化这些重复性任务，人工智能为研究人员节省了时间，使其能够专注于更高级的工作，使其成为各个行业不可或缺的工具。
**利用电子实验室笔记本简化文档管理：**电子实验室笔记本（ELNs）能够自动采集实验数据，并以数字化、可搜索的形式存储信息，同时具备版本控制和变更跟踪功能。安全的数据存储可防止数据丢失，并确保报告的准确性，而在生物技术研究中的自动化记录显著减少了报告错误，提高了文档质量和可追溯性。
**工作流程管理系统：**基于人工智能的工作流程自动化简化了资源分配、调度和进度跟踪，提高了大型研究项目中的协作效率。随着人工智能的影响预计会波及多达 80%的美国劳动力，通过减少数据密集型领域的手工工作量，工作流程系统使研究人员能够专注于创新而非重复性的行政任务。
自动化如何塑造了现代计算时代
自动化在科研领域的实际影响最能通过实际应用体现出来，尤其是在最近的开创性发展过程中。下面让我们更深入地了解一下那些借助人工智能取得了巨大成就的行业。
制药研究： Moderna公司研发的新冠疫苗案例是自动化如何应用于简化疫苗开发过程的一个典范。自动化设计信使核糖核酸序列、高通量筛选以及机器人自动化在加速开发进程方面发挥了关键作用，使得Moderna能够在极短的时间内交付拯救生命的疫苗。
环境研究： NOAA在其气候监测系统中运用自动化技术，以推动环境科学的发展。通过结合卫星数据并自动化数据清理以高效地为机器学习提供数据， NOAA的模型能够做出更准确的气候预测，这对于解决诸如气候变化等紧迫的全球问题至关重要。
材料科学： 壳牌公司的团队利用NVIDIA DGX进行工程模拟，如地下成像和数字岩石分析，这涉及绘制岩石中的孔隙结构。通过优化的工作流程管道以及NVIDIA GPUs 减少高保真 CFD 模拟，壳牌能够部署并使用高效的资源来探索可持续材料，如生物质和可再生原料在工业化学中的应用。
总结
在研究领域引入自动化技术从根本上改变了生产力的定义。通过自动化诸如数据收集、分析和文档编制等流程，研究人员能够以更快的速度、更高的准确度并以前所未有的规模获得见解。但这不仅仅关乎速度------自动化还使研究人员能够进行更深入的探索、进一步创新，并以精准的方式应对全球性挑战。
**人工智能与机器学习的深度融合：**由人工智能驱动的实验设计和假设生成将使研究更加智能且更具前瞻性，通过模拟复杂系统来推动新的发现。
**先进的计算资源：**加速计算可能会为复杂的模拟开辟新的可能性，特别是在药物研发和材料科学领域。
**增强的协作工具：**未来将出现更多相互连接的研究平台，实现实时数据共享以及在全球范围内进行跨机构合作。
未来的道路在于在自动化带来的益处与人类洞察力的不可替代的价值之间找到平衡。人类的创造力与自动化效率能够推动研究进入一个全新的发现与影响的时代，在这个时代，创新不受时间或规模的限制，而是由创新者和人工智能自动化协同合作来实现的。在人工智能时代，人工智能代理已成为一个重要的议题，因为人们正在开发能够根据提示目标进行规划和执行决策的自主式人工智能。