پژوهش‌های بدون وقفه: اتوماسیون پژوهش و پژوهشگر فردا

در گذشته، مدیریت داده‌های پژوهشی یک وظیفه خسته کننده برای افراد بود، اما اکنون، سیستم‌های مدیریت هوشمند با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، به صورت خودکار داده‌های حسگر یا خروجی آزمایشگاه‌ها را با استانداردهای FAIR (قابل یافتن، دسترسی، تعامل و استفاده مجدد) مطابقت می‌دهند که تنها یک ضرورت اداری نیست، بلکه پیش نیاز حیاتی برای تعامل هوش مصنوعی با داده‌های علمی است (Wilkinson et al, 2016). 

این کار باعث می‌شود «داده های کثیف» پیش از ورود به مراحل تحلیلی، توسط هوش مصنوعی شناسایی و اصلاح شوند که خود ضامن کاهش خطای انسانی هستند. دومین گام یا بهتر است بگوییم پیشرفته‌ترین مرحله اتوماسیون پژوهش، ظهور «آزمایشگاه‌های خودگردان » است. برخلاف آزمایشگاه‌های سنتی، در این سیستم‌ها هوش مصنوعی از طریق الگوریتم‌هایی نظیر «بهینه سازی بیزی »، نتایج آزمایش قبلی را می‌سنجد و خود به خود آزمایش بعدی را طراحی می‌کند. 

در همین راستا می‌توان به پژوهشی با عنوان "Development of the autonomous lab system to support biotechnology research." اشاره کرد که یک گام تاریخی به حساب می‌آید. در این پژوهش، محققان یک آزمایشگاه خودکار طراحی کردند که شامل ربات‌های انتقال دهنده، سانتریفیوژ و تحلیلگرهای زیستی بود. این سیستم توانست به طور مستقل شرایط کشت یک سویه باکتریایی را بهینه کند. این یک چرخه بسته واقعی است، سیستم داده‌ها را می‌گیرد، تحلیل می‌کند و برای رسیدن به دانش جدید، مرحله بعدی پژوهش را بدون نیاز به مداخله پژوهشگر اجرا می‌کند.

در مرحله بعدی و سومین گام تولید دانش است که تنها به انجام آزمایش محدود نمی‌شود، امروزه هوش مصنوعی در نقش یک «سنترکننده دانش» عمل می‌کند. ابزارهایی وجود دارند که میلیون‌ها مقاله علمی را در چند ثانیه مطالعه کرده و «شکاف‌های دانش » را شناسایی می‌کنند و نقشه راه یک موضوع پژوهشی را ترسیم کنند و همچنین با تحلیل جهت گیری استنادات، شکاف‌های موجود در دانش بشر را که پیشتر از این در میان حجم انبوده مقالات گم شده بود، به وضوع برجسته سازند. از جمله این ابزارها Elicit , Semantic Scholar , Scite , ResearchRabbit &Consensun, پژوهشگر با استفاده از این ابزارها، از «غرق شدن در داده‌ها» رهایی می‌یابد و می‌تواند تمرکز خود را بر تفکر استراتژیک و طرحی سوالات پژوهشی متمرکز کند.

 نمونه‌های دیگر مانند “Creating the lab of the future: Interconnected Science Ecosystem” در ORNL نشان می‌دهند که چگونه زیرساخت‌های کلان داده با اتوماسیون ترکیب شده‌اند تا کشفیات علمی را با سرعتی غیرقابل تصور پیش ببرند. اگرچه اتوماسیون پژوهش نوید بخش سرعت و دقت و کاهش هزینه است، اما چالش‌ها و ملاحظات مهمی باقی می‌ماند که در صورت نادیده گرفتن، می‌تواند به «شتاب در تولید خطا» منجر شود. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها «شفافیت» است: اینکه پژوهشگر باید بتواند بفهمد یک مدل چرا به یک نتیجه مشخص رسیده و کدام متغیرها بیشترین نقش را داشته‌اند. برای عبور از این مسئله، حوزه هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) راه حل‌هایی نظیر استفاده از مدل‌های شفاف و ابزارهای تفسیری مانند SHAP را ارائه داده است، این رویکردها به پژوهشگر اجازه می‌دهد علاوه بر اینکه به نتیجه مطلوب برسد، منطق تصمیم‌گیری ماشین را نیز ردیابی کرده و از صحت علمی آن اطمینان حاصل کند. 

چالش بعدی «قابلیت اعتماد و بازتولید پذیری » در پژوهش‌های خودکار است. وقتی بخش‌هایی از چرخه پژوهش (از پاکسازی داده تا طراحی آزمایش و تحلیل) به سیستم‌های هوشمند سپرده می‌شود، کوچکترین تغییر در نسخه نرم افزار، پارامترهای مدل، تنظیمات ابزار آزمایشگاهی یا حتی شرایط محیطی می‌تواند خروجی را تغییر دهد. بنابراین، مستندسازی خودکار و دقیق به یک ضرورت تبدیل می‌شود. در چنین ساختاری ردیابی داده اهمیت کلیدی پیدا می‌کند، یعنی مشخص باشد هر نتیجه دقیقا از کدام داده، با چه پردازشی و با کدام مدل تولید شده است. بدون این شفافیت حتی اگر نتایج ظاهرا دقیق باشند، از نظر علمی شکننده خواهند بود.

 چالش دیگر «ریسک‌های آزمایشگاه خودگردان» است. وقتی یک سیستم می‌تواند آزمایش بعدی را طراحی و اجرا کند، باید مرزهای ایمنی، کنترل‌های فیزیکی و محدودیت‌های اخلاقی از قبل تعریف شده باشند. به بیان دیگر، آزمایشگاه خودگردان نباید صرفا «خودکار» باشد، بلکه باید «ایمن و خودکار » باشد که شامل: توقف اضطراری، کنترل دسترسی، چارچوب‌هایی برای جلوگیری از اجرای پروتکل‌های خطرناک یا غیرمجاز می‌شود. 

در نهایت، مهمترین تغییر به «تحول نقش پژوشگر» می‌توان اشاره کرد. در دنیای آینده دانشمند بیش از آنکه صرفا مجری آزمایش باشد، به یک «معمار سیستم‌های پژوهشی هوشمند» تبدیل می‌شود. کسی که مسئله را صورت‌بندی می‌کند، کیفیت داده و منطق علمی را کنترل می‌کند، قیود ایمنی و اخلاقی را تعریف می‌کند و با طراحی چرخه‌های بازخورد، مطمئن می‌شود اتوماسیون در خدمت تولید دانش معتبر قرار گرفته است و این تحول به مهارت‌های جدیدی نیاز دارد از جمله: سواد داده، آشنایی با روش‌های یادگیری ماشین، درک زیرساخت‌های داده و مهم‌تر از همه توانایی «داوری علمی» برای تشخیص اینکه یک خروجی مدل، صرفا یک الگوی آماری است یا واقعا یک یافته علمی قابل اطمینان. داده‌های کثیف: به داده هایی گفته می‌شود که به دلیل نقص در فرآیند جمع‌بندی، ورود اطلاعات یا خطاهای سیستمی، غیرقابل اعتماد، ناسازگار یا ناقص هستند. بهینه‌سازی بیزی: روشی جهت پیدا کردن بهترین تنظیمات مثل دما، غلظت، ph با کمترین تعداد آزمایش است، به دلیل گران و پرهزینه و زمان‌بر بودن هر آزمایش. XAI: هوش مصنوعی قابل توضیح، حوزه‌ای که به دنبال ایجاد شفافیت در نحوه تصمیم گیری مدل‌های هوشمند است.