Shimoliy Karolina shtati universiteti olimlari avtonom laboratoriyalar ishini 10 barobar tezlashtiradigan va tajribalarni tezroq, arzonroq va ekologik toza o‘tkazish imkonini beradigan texnologiyani ishlab chiqdi. Yangi usul uzluksiz maʼlumot to‘plash va real vaqt rejimida tahlil qilishga asoslangan bo‘lib, kimyo va materialshunoslik sohasidagi tadqiqotlarga yondashuvni tubdan o‘zgartirishi mumkin.
O‘z-o‘zini boshqaradigan laboratoriyalar kimyoviy tajribalarni o‘tkazish uchun sunʼiy intellekt va avtomatlashtirish texnologiyalaridan foydalanadigan robotlashtirilgan tizimlardir. Bunday qurilmalar natijalarni mustaqil tahlil qilib, ular asosida keyingi qadamni rejalashtirib, inson ishtirokisiz belgilangan maqsadga yaqinlasha oladi.
Shu paytgacha bunday laboratoriyalar statsionar oqim tamoyili asosida ishlagan: reaktivlar aralashtirilgan va mikrokanal orqali o‘tkazilgan, mahsulot esa faqat reaksiya tugagandan keyin tahlil qilingan. Bunday yondashuv jarayonni sekinlashtirardi, chunki har bir tajriba kimyoviy reaksiya tugagunga qadar bir soatgacha davom etishi mumkin bo‘lgan to‘xtashni talab qilardi.
Yangi yechim dinamik oqimga asoslangan bo‘lib, unda aralashmalar uzluksiz o‘zgarib turadi va real vaqt rejimida tahlil qilinadi. Bu nafaqat jarayonni tezlashtirish, balki ko‘proq maʼlumot olish imkonini beradi. Masalan, 10 soniyalik reaksiyadan so‘ng bitta maʼlumot nuqtasi o‘rniga tizim har yarim soniyada bittadan 20 ta maʼlumot to‘playdi. Olimlar alohida lahzalarni emas, balki sodir bo‘layotgan jarayonning to‘liq manzarasini qayd etadilar, xuddi bitta surat o‘rniga butun bir filmni kuzatayotgandek.
Boshqacha aytganda, tadqiqotchilar alohida namunalarni navbatma-navbat o‘tkazib, har birini statsionar holatga yetgandan so‘ng sinab ko‘rish o‘rniga, real vaqt rejimida maʼlumotlarni qayta ishlaydigan va tajribaning har bir bosqichida parallel ravishda o‘rganadigan uzluksiz ishlaydigan qurilmani ishlab chiqdilar.
Maʼlumotlar hajmining oshishi laboratoriya negizidagi mashinali o‘rganish algoritmining samaradorligini oshiradi. Shu tufayli tizim optimal materiallar va jarayonlarni tezroq topadi, kamroq tajribalarni talab qiladi va kamroq reagentlardan foydalanadi. Natijada resurslar tejalib, chiqindilar miqdori kamayadi.
Sinovlarda tizim nafaqat oldingi usullarga qaraganda 10 baravar ko‘p maʼlumot to‘pladi, balki o‘qitishdan so‘ng birinchi urinishdayoq eng yaxshi materialni aniqlay oldi.