Découverte scientifique automatisée (projet pilote RAISE) (RIA)

Résultat attendu :

• Développement de systèmes d'expérimentation scientifique en boucle fermée qui intègrent l'automatisation avec des processus de prise de décision fiables basés sur l'IA dans les environnements de laboratoire existants ;
• Découverte scientifique accélérée avec une efficacité et une reproductibilité accrues ;
• Productivité scientifique améliorée ;
• Avancement de l'automatisation de laboratoire, y compris le développement des meilleures pratiques, des défis et des opportunités pour accélérer la R&D ; et
• Démonstrateurs fonctionnels prototypes qui présentent l'intégration de l'automatisation avec la prise de décision basée sur l'IA, permettant le développement de systèmes d'expérimentation scientifique en boucle fermée.

Portée :

Ce sujet aborde le développement de systèmes d'expérimentation scientifique en boucle fermée sûrs et fiables grâce à l'intégration de l'automatisation de laboratoire avec des processus de prise de décision basés sur l'IA et des infrastructures de données robustes. Les projets financés aideront les laboratoires scientifiques ayant déjà un niveau avancé d'automatisation et de numérisation à concevoir, développer et tester la couche d'intelligence qui permet à l'instrumentation scientifique de planifier, d'exécuter et d'analyser des expériences de manière semi-autonome ou entièrement autonome, idéalement en coordination/réseau avec d'autres laboratoires et sans nécessiter une refonte complète de l'équipement de laboratoire existant.

Les propositions incorporeront des systèmes complets de gestion des données capables de gérer la collecte, le stockage, le traitement et le partage des données expérimentales. Cela inclut le développement de solutions de stockage de données évolutives et sécurisées, d'outils efficaces de traitement et d'analyse des données, et de mécanismes pour faciliter le partage et la collaboration des données entre les laboratoires, tout en garantissant la sécurité et la confidentialité des données.

Les systèmes pourraient incorporer des modules d'optimisation des ressources basés sur l'IA, minimisant activement la consommation d'énergie, de réactifs et de matériaux pendant les cycles d'expérimentation automatisés. Les systèmes devraient incorporer un niveau approprié de sécurité et de robustesse dès la conception.

Les propositions devraient démontrer comment un laboratoire existant peut être modernisé avec des systèmes basés sur l'IA pour planifier, exécuter et analyser des expériences en boucle fermée, en incorporant une supervision et une interaction humaines pour garantir l'exactitude, la sécurité et la conformité éthique.

Les objectifs de recherche possibles incluent (liste non exhaustive) :

• Des systèmes d'IA autonomes/semi-autonomes et adaptatifs (y compris l'IA agentique) qui se connectent aux instruments de laboratoire et à la robotique et peuvent planifier, agir, apprendre et s'adapter de manière autonome dans un environnement scientifique, au sein d'un pipeline sûr et validé,
• Des systèmes robotiques assistés et interactifs gérés par l'IA qui automatisent diverses expériences et peuvent être appliqués à une configuration matérielle diverse.
• Des solutions d'automatisation évolutives et des systèmes d'IA en réseau qui permettent une expérimentation collaborative entre plusieurs laboratoires et réseaux de laboratoires (y compris différents emplacements géographiques), prenant en charge l'exécution simultanée de grands volumes d'expériences,
• Des systèmes qui fournissent un traitement et une analyse des données en temps réel, permettant un retour d'information immédiat et des ajustements dynamiques pendant les expériences
• Des normes et des protocoles pour assurer l'interopérabilité entre les différents instruments de laboratoire, la robotique et les systèmes d'IA
• Des interfaces utilisateur intuitives pour une interaction homme-machine améliorée
• Des systèmes de maintenance prédictive basés sur l'IA pour optimiser le temps de fonctionnement des équipements et l'utilisation des ressources.
• L'exploration de la manière dont les technologies d'automatisation scientifique peuvent être adaptées pour être utilisées dans diverses disciplines scientifiques au-delà de celles couvertes par cet appel.

Les propositions devraient démontrer une étroite collaboration interdisciplinaire entre les informaticiens/scientifiques de l'IA et les scientifiques du domaine.

Bien que la portée de cet appel privilégie le développement de logiciels, elle n'exclut pas l'achat justifié d'équipements complémentaires nécessaires à la mise en œuvre des objectifs de recherche du projet.

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