Digitale oplossingen en tools zijn een integraal en onmisbaar onderdeel geworden van onderzoeks- en wetenschapslaboratoria. Deze apparaten en toepassingen helpen de laboratoria effectiever en efficiënter te werken. In dit blog schetsen we een beeld hoe deze ontwikkelingen het uiterlijk van een laboratorium beïnvloeden en hoe deze er in de toekomst mogelijk uit komt te zien.
Trends van de toekomst worden zichtbaar
Trends waarvan we nog niet zo lang geleden dachten dat het nog jaren zou duren voordat ze in het dagelijkse leven zichtbaar zouden worden zijn inmiddels overal om ons heen. Denk aan de ontwikkeling van artificial intelligence (AI) en machine learning (MI), technologieën die wetenschappers en onderzoekers helpen bij het analyseren en begrijpen van data. Robots en geautomatiseerde tools worden in processen geïntegreerd om meer gestroomlijnde workflows te creëren. Apparaten voor augmented reality (AR) en mixed reality (MR), zoals holografische lenzen, worden gebruikt om interfaces te versterken voor het analyseren van monsters, het delen van informatie en het samenwerken met collega’s.
Software oplossingen zoals Laboratorium Informatie Management Systemen (LIMS) geven laboratoria ook een geweldige impuls. LIMS voorzien in digitalisering en automatisering om de uitdagingen aan te pakken die voortvloeien uit omslachtige handmatige methodes. LIMS worden in het bijzonder ontworpen om laboratorium medewerkers in staat te stellen grote volumes aan data te analyseren en op te slaan met het doel efficiency en productiviteit te verhogen.
Recent onderzoek van Solutions4Labs laat zien dat een succesvolle integratie van LIMS in laboratorium processen leidt tot minder taken, in sommige gevallen worden de totale werkzaamheden op een werkdag verminderd met 45% door de komst van LIMS. De verwachting is dat deze technologieën zich verder zullen ontwikkelen en de digitale omvorming van laboratoria nog meer zullen versterken. We benoemen drie eigenschappen die kenmerkend zullen zijn voor laboratoria van de toekomst:
- Aangesloten
Laboratoria raken steeds meer aangesloten op het net. Internet of Things (IoT) apparaten worden meer en meer geïntegreerd in onderzoeksinstellingen. Sensoren en aansluiting op diverse apparaten en tools maken het mogelijk dat data realtime gestreamd en verzameld kan worden. Cloud computing maakt het ook mogelijk om met schaalbare middelen deze data vervolgens te verwerken en op te slaan. Het gevolg van deze ontwikkeling is dat laboratoria in staat zijn steeds meer data gedreven te werken.
Lab medewerkers hebben ook overal en op elk moment toegang tot data met behulp van web- en mobiele apps. Ze kunnen ook op afstand werken, omdat aangesloten apparaten hen in staat stellen vanaf een andere locatie laboratorium omstandigheden te evalueren en te beoordelen of hun aanwezigheid gewenst is.
Smart devices in het lab
Dankzij de mogelijkheden van automatisering is de kans groot dat smart devices handmatige controle van het lab en onderhoudsactiviteiten zullen verminderen. Ze kunnen automatisch meldingen geven als er een instrument gekalibreerd moet worden, wat de onnauwkeurigheid van het foutief kalibreren vermindert. Lab medewerkers kunnen hun materiaal ook zo instellen dat firmware of controlesystemen automatisch worden geüpdate om prestatieproblemen te voorkomen.
Smart devices ondersteunen onderzoekers ook bij het direct ontvangen van feedback. Wanneer lab medewerkers in staat zijn om elk onderdeel van het laboratorium proces te volgen kan dat waardevolle inzichten geven waarmee ze kunnen voorkomen dat monsters verloren gaan. Ook kunnen er eenvoudiger preventieve en beschermende maatregelen worden genomen zodat toekomstige problemen worden voorkomen.
Elk gegenereerd rapport of belangrijke ontdekking kan niet alleen direct binnen het lab gedeeld worden, maar ook met andere onderzoeksinstellingen. Dit voorkomt dat andere onderzoekers dezelfde experimenten uitvoeren die al succesvol zijn afgerond in een ander laboratorium.
- Samenwerken
Het moderne laboratorium zal efficiënte communicatiemiddelen en kanalen hebben die ondersteunen bij het vormen van samenwerkende culturen en werkomgevingen. Geïntegreerde systemen halen barrières naar beneden en stellen teams en individuele teamleden in staat gemeenschappelijke data te delen.
Wetenschappelijke visualisatie wordt enorm gestimuleerd door augmented- en mixed reality. Gezamenlijke videoconferenties hebben er inmiddels al voor gezorgd dat wetenschappers in verschillende laboratoria samenwerkten aan hetzelfde project. Door de ontwikkeling van AR en MR ontstaan zelfs virtuele omgevingen waarbij teams en teamleden levendig en op afstand met elkaar communiceren over specifieke experimenten die ze uitvoeren. Koptelefoons, wearables met touch mogelijkheden en gezamenlijke virtuele werkomgevingen kunnen benut worden om data in kaart te brengen. Teamleden kunnen gemakkelijk samenwerken met virtuele tools en door de virtuele ruimte bewegen terwijl ze ondertussen op een effectieve manier data analyseren en aantekeningen maken.
Onderzoekers kunnen daarnaast ook nog gebruik maken van Elektronische Lab Notebooks die cloud computing gebruiken waarmee de onderzoekers in staat wordt gesteld monsters, bestanden en andere cruciale informatie te bewerken en te delen met andere teamleden. Ze kunnen ook gemakkelijk data zoeken, kopiëren en archiveren terwijl teamleiders op een andere locatie alle labmonsters en data kunnen bijhouden.
- Slimmer
De toenemende mogelijkheden van computersystemen en de beschikbaarheid van enorme gegevensbestanden hebben de adoptie van artificial intelligence en machine learning in verschillende onderzoeksrichtingen flink versneld. De verwachting is dat de efficiency en productiviteit in het moderne laboratorium toenemen als gevolg van het gebruik van deze technologieën.
Door het gebruik van AI kunnen laboratoria robots integreren om routinematig laboratorium werk uit te voeren. Doordat AI steeds complexere materie kan verwerken kunnen ook taken met een hogere moeilijkheidsgraad toegewezen worden aan AI systemen. AI kan honderden monsters verwerken met het gebruik van voorgeprogrammeerde en aan te passen procedures.
Machine learning kan benut worden om patronen in lab processen te vinden waarbij voorspellingen en praktische inzichten gegenereerd worden om onderzoekers te sturen. Bijvoorbeeld ML algoritmen die data van laboratorium apparatuur kunnen onderzoeken om de levensduur ervan te voorspellen en preventief onderhoud aan te bevelen. Verder stellen text analytics en ML laboratoria in staat om data te analyseren, hypothesen te bedenken en een plan op te stellen voor onderzoek en experimenten, gericht op de toekomst. Het kan zelfs zo geconfigureerd worden dat automatisch nieuwe geautomatiseerde algoritmen worden gecreëerd in het geval wijzigingen optreden binnen bestaande onderzoekscondities.
Met ondersteuning van deze moderne technologie kunnen mensen zich meer richten op de meer creatieve aspecten van onderzoek en analyse, waardoor er meer tijd vrijkomt voor het doen van baanbrekende ontdekkingen.
Conclusie
Doordat wetenschappers en onderzoekers hard blijven werken aan oplossingen voor onze groeiende problemen en eisen, bestaat tegelijkertijd de toenemende behoefte om efficiënter en effectiever te werken. Laboratoria moeten daarom moderniseren en traditionele apparatuur en methoden vervangen voor meer geavanceerde digitale oplossingen.
Smart devices, AI en cloud computing technologieën brengen mogelijkheden met zich mee die samenwerking stimuleren, handmatig werken verminderen en besluitvorming verbeteren. Door de juiste methoden en apparatuur toe te passen kunnen laboratoria hun efficiency en productiviteit verhogen. Moderne laboratoria verzekeren medewerkers ook van een betere omgeving waarin ze oplossingen voor de meest urgente problemen kunnen ontdekken, ontwerpen en ontwikkelen. Een ontwikkeling waar uiteindelijk iedereen beter van wordt.