Het lab van de toekomst

Heb je weleens zitten peinzen over een ingewikkelde vraag? Wie niet. Veel mensen zullen dan uit frustratie deze vraag opzoeken op het internet. Tegenwoordig kan dit echter makkelijker, met chat GPT. Chat GPT geeft snel en gemakkelijk antwoord op veel gestelde vragen en helpt met algemene problemen. Sinds de introductie van Chat GPT hebben veel mensen gebruik gemaakt van deze kans om op eenvoudige wijze kennis te maken met AI (Artificial Intelligence). De vermelde successen hebben geleid tot het besef dat AI. een serieuze gamechanger is en aanleiding geeft om anders naar de wereld te kijken. Maar, hoe toepasbaar is dit daadwerkelijk op chemisch gebied? Kan het ons nog helpen met vele onderzoeken van nu? Wat wordt het lab van de toekomst?

AI is er in vele verschijningen; Chat GPT is een LLM (Large Language Model), maar wat we vroeger aanduidden met MVDA (multivariate data-analyse) heet tegenwoordig ook AI. In laboratoriumomgevingen speelt AI een steeds grotere rol bij het automatiseren en verbeteren van werkzaamheden. Robots kunnen worden geprogrammeerd om specifieke handelingen, zoals het mengen van chemicaliën, het uitvoeren van tests en het verzamelen van gegevens, met minimale variabiliteit uit te voeren. Dit vermindert de menselijke fouten die vaak voorkomen bij repetitieve taken en verbetert de betrouwbaarheid van laboratoriumwerkzaamheden.

Een ander voordeel is 24/7 multitasking. Terwijl menselijke laboratoriummedewerkers beperkt zijn in hun vermogen om meerdere taken tegelijk uit te voeren, kunnen robots meerdere taken parallel uitvoeren. Dit versnelt de doorvoer en vermindert de tijd die nodig is voor experimenten. Bovendien kunnen robots continu werken zonder pauzes, wat de totale laboratoriumefficiëntie verhoogt en onderzoekers in staat stelt zich te concentreren op complexere taken waarvoor menselijke expertise vereist is.

Er bestaat ook de mogelijkheid om complexe taken uit te voeren die verder gaan dan routinematige handelingen. Bijvoorbeeld, in de zoektocht naar nieuwe materialen of geneesmiddelen kunnen computers literatuur lezen en interpreteren en kunnen robots grote bibliotheken van verbindingen screenen en potentiële kandidaten identificeren die aan bepaalde criteria voldoen. Vooralsnog hebben we geen combinaties hiervan gezien maar onafhankelijk ingezet versnelt dit reeds het proces van ontdekking en maakt het mogelijk om sneller nieuwe materialen of medicijnen te vinden.

De toekomst van het laboratorium wordt mede aangedreven door de revolutie van AI-gestuurde robotica en automatisering. In Nederland zijn er inmiddels al diverse bedrijven en academische groepen bezig om dit verder te verkennen en hier een invulling aan te geven.
Ik ben benieuwd, de tijd zal het leren.