นวัตกรรมนี้ได้ปรับเปลี่ยนบทบาทของ AI ในกระบวนการทดลอง AI ไม่ได้ถูกจำกัดอยู่เพียงส่วนท้ายของกระบวนการในฐานะเครื่องมือวิเคราะห์ภายหลังอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของการทดลองเอง ระบบ SYNAPS-I เชื่อมต่อโมเดล AI เข้ากับทรัพยากรคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงและระบบควบคุมเครื่องมือโดยตรง สร้างวงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง: ข้อมูลไหลเข้ามา ถูกตีความโดย AI และข้อมูลเชิงลึกที่ได้จะถูกป้อนกลับเข้าสู่การทดลองเพื่อนำทางการดำเนินงาน
SYNAPS-I สร้างขึ้นจากความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชนที่รวมห้องปฏิบัติการแห่งชาติอาร์กอนน์เข้ากับห้องปฏิบัติการอื่น ๆ ของ DOE ซึ่งรวมถึงห้องปฏิบัติการแห่งชาติลอว์เรนซ์เบิร์กลีย์ (LBNL), ห้องปฏิบัติการแห่งชาติบรุคเฮเวน (Brookhaven National Laboratory), ห้องปฏิบัติการแห่งชาติโอ๊คริดจ์ (ORNL) และห้องปฏิบัติการเครื่องเร่งอนุภาคแห่งชาติ SLAC (SLAC National Accelerator Laboratory) รวมถึงนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย ผู้นำด้าน AI และผู้ริเริ่มอุตสาหกรรมที่สำคัญ
“การแปลงข้อมูล ptychography ดิบให้เป็นผลลัพธ์ที่สามารถตีความได้ทั้งโดยมนุษย์และ AI แบบเรียลไทม์ จะช่วยเพิ่มการลงทุนของ DOE ในสิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้ให้สูงสุด และทำให้การวัดผลสามารถนำไปใช้กับการพัฒนาเทคโนโลยีได้ทันที”
เป็นเวลาหลายปีที่ส่วนใหญ่ของความสนใจใน AI สำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มขีดความสามารถในการคาดการณ์ เช่น โครงสร้างโปรตีน การค้นพบวัสดุ และการจำลองสภาพภูมิอากาศ พื้นที่เหล่านี้ยังคงมีความสำคัญ แต่ทำงานหลังจากกระบวนการรวบรวมข้อมูล สิ่งที่ SYNAPS-I แสดงให้เห็นคือ AI กำลังเคลื่อนที่ขึ้นไปข้างหน้า เข้าสู่ช่วงเวลาที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นและการตัดสินใจที่สำคัญเกิดขึ้น
“SYNAPS-I เป็นแนวทางการวิเคราะห์ที่รวดเร็วซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกด้วยความเร็วเดียวกับการผลิตข้อมูล ทำให้การวิเคราะห์ที่ใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวันเหลือเพียงไม่กี่วินาที” Aileen Luo กล่าว
ช่วงเวลานี้ยังสอดคล้องกับโครงการที่กว้างขึ้นของ DOE เพื่อเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่านโครงการต่างๆ เช่น DOE Genesis Mission ภารกิจนี้มุ่งมั่นที่จะพัฒนาระบบแพลตฟอร์มแบบบูรณาการที่รวมข้อมูล ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ และโมเดลขั้นสูงเพื่อเร่งการค้นพบในสาขาวิทยาศาสตร์ต่างๆ และระบบเช่น SYNAPS-I ก็เข้ากันได้อย่างลงตัวกับวิสัยทัศน์นี้