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抗擊新冠疫情需要科學家們的研究成果，世界各地的研究人員每天都在孜孜不倦地尋找有關該病毒的更多信息，期望能夠研製出一種成功的疫苗。
然而，儘管在數字化大趨勢下的實驗室很多，但是有些實驗室的生產效率並沒有想象中那麼高。隨着研發工作的興起，是時候加入人工智能和自動化了。這些方式不僅可以幫助科學家適應遠程工作，而且還可以使實驗室工作更加高效，加快研究腳步。
物聯網與自動化
COVID-19凸顯了研發對世界的重要性，也引發了一個值得深思的議題：如何使實驗室研究更加高效。自動化和物聯網（IoT）被視爲最能幫助激發研究潛力的解決方案，它們能夠承擔大量重複性任務，而這些任務以前都是由科學家來完成的。
實驗室自動化有多種形式，它可以是一種高效的機器，是一種協作機器人（Co-bot）或者是一種允許科學家控制現有機器的即插即用型系統。在自動化選項的範圍之內，科學家可以選擇最適合其特定研究要求的自動化解決方案。
在考慮實驗室環境的數字化時，自動化只是其中的一個方面。與物聯網（IoT）配對時，研究人員不僅能夠控制他們的設備，而且還可以從頭到尾監控實驗進程。
通過不斷監測溫度、運動和其他環境條件的相互連接的受體，科學家不必出現在實驗室中也能進行實驗。換句話說，這將使實驗更加靈活，因爲實驗可以在最合適的時間進行，而不是在科學家繁忙的安排中擠出時間進行實驗。
此外，隨着物聯網不斷記錄實驗環境變化的數據，科學家將獲得更多的數據以確定最適合實驗的條件。這將使實驗室更智能、更高效。
這些變化將對科學界產生深遠的影響，這不僅有助於應對當前的新冠疫情，而且可以使研究人員在未來更好地應對流行病以及解決我們在當下面臨的其他挑戰。
人工智能與機器學習
自動化是邁向更高生產率實驗室的關鍵一步，但它並不是實現真正“智能”實驗室的唯一要求。爲了充分發揮自動化的潛力，應該將其與某種形式的機器學習或人工智能（AI）結合使用。這些AI的實驗室形式包括通過經驗學習的算法，讓它們執行傳統上依賴於研究者能力的任務。
許多人擔心AI和AI對科學家的作用會走向不好的方向，但正如最近《連線》雜誌一篇文章所述，AI已經在研製疫苗的競賽中創造了一個“美好的世界”。
Decario和Etzioni假設AI在幫助科學家研發疫苗方面具有兩種作用：它可以通過“瞭解病毒蛋白結構”來提供潛在的成分；第二，它甚至可以幫助醫學研究人員以“前所未有的速度”篩選研究數據以獲取相關的適用信息。
AI是一種非常有價值的工具，有人認爲它代表着研究和發展的未來。由於新冠疫情是現代醫學和科學研究所面臨的最大挑戰之一，AI帶來的所有機會我們都必須最大化加以利用。
從紙張到數字的轉換
然而，許多實驗室並沒有能力開始在這些顛覆性技術上投入鉅額資金，尤其是學術研究實驗室。科學家在繼續他們的研究時面臨着艱難的抉擇，有些人不得不從實驗室內過渡到遠程工作。
當你的實驗室把紙作爲記錄研究的主要方法時，這是一件十分困難的事情。即使沒有當前的新冠疫情，用紙記錄的方法也已經過時了，不能最大限度地發揮當今技術的效益。
這不僅是不切實際的，因爲它需要一名科學家在現場進行研究，也是錯誤和耗時的；它可能需要幾個小時才能找到一個的實驗前的具體資料，而且手稿往往可能不完整又不好理解。
所以，實驗室開始大量地使用電子實驗室筆記本（ELN）將紙張轉換成數據。ELN是一種不需要人工抄寫的軟件，它提供了先進的搜索功能，可以簡化研究的方式。
有些甚至提供了易於與數字筆記集成的庫存系統，這項技術將幫助科學家克服實驗室中的後勤障礙，推進研究和開發，並促進遠程研究工作。對於那些還不能升級到智能系統的實驗室來說，ELN是一種將數字化世界的作用發揮最大化的方法。
新冠給科學研究也帶來一種新的局面，無論是學術界還是工業界的實驗室都需要進行調整，以確保研究能夠繼續下去。COVID-19不僅向世界展示了科學研究的重要性，而且還揭示了數字化在促進科學發展中的作用。
隨着財政支持的增加，研究實驗室可以採用數字技術來大大提高實驗室的生產力水平。這不僅能幫助我們應對這次挑戰，也爲以後的戰鬥打下了基礎。
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