Angespornt durch COVID-19 wächst die Dynamik für digitale Technologien in der Laborforschung und bringt ein immer breiteres und leistungsfähigeres digitales Toolkit mit sich, das KI, Robotik und IoT-Sensoren umfasst
Boston, MA, 4. November 2021 - Der Einsatz digitaler Technologien in der Laborforschung nimmt zu und wurde durch die COVID-19-Pandemie weiter beschleunigt. Dies zeigen neue Daten von Lux Research, einem führenden Anbieter von technologiegestützten Forschungs- und Innovationsberatungsdiensten, der die Teams dazu veranlasst hat, digitale Tools rasch einzuführen und ihre derzeitigen Prozesse zu überdenken.
Während Innovation und F&E aus vielen Aktivitäten bestehen, taucht der neue Lux-Bericht "Das Labor der Zukunft" speziell in die Laborforschung ein und wirft einen neuen Blick auf die wichtigsten digitalen Entwicklungen, die dort stattfinden. Diese digitalen Lösungen kommen zu einer Zeit, in der Branchen, die in hohem Maße auf Laborforschung angewiesen sind, wie z. B. die Chemie- und Pharmabranche, weiterhin mit einer sinkenden Produktivität konfrontiert sind, zusätzlich zu neuen Herausforderungen wie steigenden Kosten, Umweltfaktoren, langen Entwicklungszyklen und Informationsüberlastung.
Die Visionen für das Labor der Zukunft haben sich in den letzten Jahrzehnten weiterentwickelt. Während einzelne Instrumente und Prozesse von digitalen Werkzeugen wie Automatisierung und Analytik profitiert haben, hat sich die Laborforschung weit weniger verändert, als viele vorhergesagt hätten. Mit einem zunehmend breiteren und leistungsfähigeren digitalen Werkzeugkasten, der Tools wie künstliche Intelligenz (KI), Robotik und Sensoren des Internets der Dinge (IoT) umfasst, könnte das Labor der Zukunft - ein Labor, das wesentlich automatisierter, effizienter und effektiver ist - jedoch näher an der Realität sein. Nach einer anfänglichen Hype- und Aktivitätswelle in den späten 1990er Jahren stagnierte das Innovationsinteresse an der Anwendung digitaler Werkzeuge im Labor für fast ein Jahrzehnt. Seit etwa 2013 ist jedoch ein stetig wachsendes Innovationsinteresse zu verzeichnen, was darauf hindeutet, dass sich dieser Bereich in einer Phase befindet, in der er erhebliche Auswirkungen haben könnte.
Es gibt zwar viele digitale Anwendungsfälle und Technologien zur Verbesserung der Laborforschung, aber sie lassen sich in drei große Kategorien einteilen:
- Modellierung und Informatik - Einsatz von Modellierungs- und Informatikwerkzeugen wie maschinelles Lernen zur Beschleunigung des Entwicklungs- und Entdeckungsprozesses.
- Beispiel: Einsatz von maschinellem Lernen zur Modellierung und Vorhersage von Polymereigenschaften, um die Gesamtdauer der Polymerentwicklung zu verkürzen.
- Wissensmanagement - Systematisches Erfassen, Analysieren und Verteilen von Wissen in einer F&E-Organisation.
- Beispiel: Verwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache zur Durchsicht der veröffentlichten Literatur, um effiziente Reaktionswege zu ermitteln.
- Laborautomatisierung - Automatisierung von physikalischen Experimenten durch Robotik sowie Datenerfassung und Labormanagement durch IoT und vernetzte Sensoren.
- Beispiel: Einsatz von Robotern zur Ermöglichung von Hochdurchsatztests und Screening von Materialien.
"Obwohl jede Kategorie ihre eigenen Merkmale hat, gibt es Überschneidungen und Synergien zwischen den Kategorien", erklärt Cole McCollum, Analyst bei Lux Research und Hauptautor des Berichts. "Beispielsweise kann die Laborautomatisierung zur Erfassung von Versuchsdaten genutzt werden, die dann in Informatiksysteme eingespeist werden können, um letztendlich Wissen zu generieren."
In allen drei Segmenten gibt es Technologien, die Unternehmen schon heute einsetzen sollten, z. B. Materialinformatik zur Eigenschaftsoptimierung, elektronische Labornotizbücher und automatische Datenextraktionswerkzeuge. In dem Bericht zeigt Lux auch viele Technologien, die sich in einem früheren Stadium befinden und die Unternehmen aktiv beobachten oder erforschen sollten, wie z. B. Quantencomputing, künstliche Intelligenz und Closed-Loop-Automatisierung, die in 5 bis 10 Jahren eine wichtige Rolle spielen werden, sowie Technologien zwischen diesen beiden Extremen. Insgesamt sollten Unternehmen diese Roadmap nutzen, um den Kurs für ihr Labor der Zukunft festzulegen, da die Digitalisierung jeden Teil des Produktentwicklungsprozesses optimieren und schließlich zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden wird.
