Aangespoord door COVID-19 groeit het momentum voor digitale technologie in laboratoriumonderzoek en brengt een steeds bredere en krachtigere digitale toolkit met zich mee die AI, robotica en IoT-sensoren omvat.
Boston, MA, 4 november 2021 - Het momentum voor digitale technologieën in laboratoriumonderzoek groeit en werd verder versneld door de COVID-19 pandemie, waardoor teams snel digitale tools gaan gebruiken en hun huidige processen heroverwegen, volgens nieuwe gegevens van Lux Research, een toonaangevende leverancier van op technologie gebaseerde onderzoeks- en innovatieadviesdiensten.
Hoewel innovatie en R&D uit vele activiteiten bestaan, duikt het nieuwe rapport van Lux, "The Lab of the Future" specifiek dieper in laboratoriumonderzoek en werpt een frisse blik op waar de belangrijkste digitale ontwikkelingen plaatsvinden. Deze digitale oplossingen komen op een moment dat industrieën die veel gebruik maken van laboratoriumonderzoek, zoals de chemische en farmaceutische industrie, blijven kampen met een dalende productiviteit bovenop nieuwe uitdagingen zoals stijgende kosten, milieufactoren, lange ontwikkelingscycli en informatie-overload.
Visies op het laboratorium van de toekomst zijn de afgelopen decennia geëvolueerd, en hoewel individuele instrumenten en processen hebben geprofiteerd van digitale hulpmiddelen zoals automatisering en analyse, is het laboratoriumonderzoek veel minder veranderd dan velen hadden voorspeld. Echter, met een steeds bredere en krachtigere digitale gereedschapskist die tools zoals kunstmatige intelligentie (AI), robotica en Internet of Things (IoT) sensoren omvat, is het lab van de toekomst - een lab dat aanzienlijk geautomatiseerder, efficiënter en effectiever is - mogelijk dichter bij de realiteit. Na een eerste golf van hype en activiteit aan het eind van de jaren 90, stagneerde de interesse in het toepassen van digitale hulpmiddelen in het lab bijna tien jaar lang. Vanaf 2013 is de belangstelling voor innovatie echter gestaag toegenomen, wat laat zien dat de ruimte zich mogelijk in een fase bevindt waarin het tot een significante impact kan leiden.
Hoewel er veel digitale toepassingen en technologieën beschikbaar zijn om laboratoriumonderzoek te verbeteren, vallen ze in drie grote categorieën uiteen:
- Modellering en informatica - Modellering en informaticatools zoals machine learning gebruiken om het ontwikkelings- en ontdekkingsproces te versnellen.
- Voorbeeld: Machine learning gebruiken om de eigenschappen van polymeren te modelleren en te voorspellen om de algehele ontwerptijd voor polymeren te verkorten.
- Kennismanagement - Het systematisch vastleggen, analyseren en distribueren van kennis binnen een R&D-organisatie.
- Voorbeeld: Met behulp van natuurlijke taalverwerking de gepubliceerde literatuur doorzoeken om efficiënte reactiepaden te identificeren.
- Labautomatisering - Fysieke experimenten automatiseren via robotica, evenals gegevensverzameling en labbeheer via IoT en aangesloten sensoren.
- Voorbeeld: Robotica gebruiken om high-throughput testen en screenen van materialen mogelijk te maken.
"Hoewel elke categorie zijn eigen kenmerken heeft, is er overlap en synergie tussen de categorieën", legt Cole McCollum, analist bij Lux Research en hoofdauteur van het rapport, uit. "Labautomatisering kan bijvoorbeeld worden gebruikt om experimentele gegevens te verzamelen, die vervolgens kunnen worden ingevoerd in informaticasystemen om uiteindelijk kennis te genereren."
In de drie segmenten zijn er technologieën die bedrijven vandaag al zouden moeten toepassen, zoals materiaalinformatica voor optimalisatie van eigenschappen, elektronische laboratoriumnotitieboeken en geautomatiseerde tools voor gegevensextractie. In het rapport toont Lux ook veel technologieën in een eerder stadium die bedrijven actief zouden moeten volgen of verkennen, zoals quantumcomputing, voice AI en closed-loop automatisering, die over 5 tot 10 jaar een belangrijke rol zullen spelen, evenals technologieën tussen deze twee uitersten. Over het algemeen zouden bedrijven deze routekaart moeten gebruiken om een koers uit te zetten voor hun lab van de toekomst, aangezien digitaal elk onderdeel van het productontwikkelingsproces zal optimaliseren en uiteindelijk een belangrijk concurrentievoordeel zal worden.
