2021年现有和新兴的Lab 4.0技术

工业4.0是德国政府为推进数字化制造而发起的战略倡议的延伸，被认为是前三次工业革命的继承者。的前三个进步指机械化生产的具体技术，如蒸汽机(1765年)、电力、天然气和石油(1870年)以及电子、电信和计算机(1969年);相比之下，第四次工业革命包含了技术的聚合，以及向智能自动化和互联性的转变。

工业4.0愿景指的是一种智能制造范式，利用技术进步实现无缝集成运营。在这里，数字技术是日常操作的基础，虚拟系统和物理系统有很多交叉。4.0的概念正在各行各业得到应用，以提高效率、简化合规并加速研发。在这篇文章中，我们将展望将定义科学未来的技术和创新。

自动化与机器人

自动化和机器人技术是Lab 4.0的关键技术，具有多方面的好处。自动化流程的实现可以加速操作，还可以提高资源使用的效率。机器人技术的使用还提供了改善流程标准化的机会，从而减少错误，并提供更可靠、可重复的结果。总之，这些好处使分析实验室能够为客户提供更有效和更具成本效益的服务。

自动化的概念并不新鲜;然而，自动化仪器正变得越来越容易获得和直观。自动化和机器人的例子可以在许多科学分支中找到，包括:

• 自动电池清洗系统
• 自动液体处理仪器
  
• 气相色谱法autosamplers
  
• 自动化,便携式离子色谱系统水质监测
  

人工智能和机器学习:人机协作

随着基础研究、临床研究以及生物处理和生物工程环境中大量数据的日益增多，不同科学学科之间的一条共同主线是对复杂信息处理的需求。出现这种需求的部分原因是各种技术进步，如生成组学数据的能力、复杂的生物处理操作和监管要求，以及持续获取信息的能力 传感器和生物传感器 ．

由于可以获得如此多的信息，数据在科学发现中发挥了“积极”作用，从而可以利用数据挖掘来培养隐藏的假设。在这方面，许多人最初将目光投向了机器学习(ML)，这是人工智能(AI)的一个子集，算法在其中得到了训练 识别数据模式并精确快速地执行许多基本任务 ．

在ML领域中发展起来的复杂过程之一是 深度学习 即结构越来越多层、学习能力越来越强的人工神经网络 ．彼得Flach 布里斯托尔大学人工智能教授， 将分类描述为一种特殊类型的机器学习。” 它是最主要的，但在某种程度上也是最不“人工智能”的，因为它非常接近统计数据。如果你正在构建一个ML分类器——例如，一个深度网络，通常不仅可以得到是/否、垃圾邮件/非垃圾邮件的分类，而且还可以从中得到概率。 在实践中，许多ML模型都过度自信。所以，这意味着通常使用这些类型的ML模型，需要一些后期处理来将概率改变到更合理的水平，例如我们在天气预报中看到的。这个过程叫做校准。”

一般来说，人工智能包括允许计算机模仿人类行为并复制或改进人类决策的技术 解决复杂的任务，独立或最少的人为干预 ．然而，成功地创建这样的系统显然需要大量的人为因素和人工清理数据集;在一个 麻省理工学院的面试, Moderna的首席数据和人工智能官戴夫·约翰逊(Dave Johnson)将人工智能的实现称为人机协作。Flach谈到了类似的主题:“要真正拥有一些有形和真实的东西，我们确实需要数据驱动的方面。但同时，我们需要一种方法来输入人类拥有的知识——领域知识，也许还有他们推导出的模型。这有两个原因。从本质上讲，我不认为很多事情可以用纯粹的数据驱动的方式来完成。其次，它很贵。例如，用于图像分析的深度学习需要大量的计算能力来识别一张照片是上下颠倒的，而你要烧掉一小块雨林才能做到这一点。这真的是最好的做事方式吗?”

弗拉赫继续说:“我一直在想象，如果艾伦·图灵今天回到地球，他会说什么。 好吧，世界上有这些巨大的超级计算机。你只需用它从手写数字识别的基准数据集中挤出额外的0.5%。他会说，你问的问题不对。有了计算机的能力，你应该问你能问的最难的问题，然后尝试解决这些问题。我们所做的是修复Facebook和谷歌的算法，这对人类来说并不是一个巨大的好处，比如说，药物发现。所以，我认为我们应该提出一些棘手的问题，但是还有很长的路要走。”

针对COVID-19大流行的mRNA疫苗的开发就是一个例子，对大数据基础设施(以及机器人自动化和其他数字系统)的投资产生了重大影响。ML应用的其他例子遍布生物制药重点实验室;也就是说, 生物制药4.0 ，其中ML算法被应用于 药物靶点识别与药物再利用 ，以及识别影响生物治疗安全性和有效性的因素。在诊断学方面，ML似乎将通过以下方式分担超负荷的病理实验室的工作量 医学影像分析 ，并有潜力 加快罕见病诊断 ．

色谱技术为云技术做好准备了吗?

选择正确的数据系统会使一切变得不同。如果您在云中部署了色谱数据系统(CDS)，那么这对您的数据意味着什么，GXP法规可能会影响这个决定?关于云计算及其好处有很多讨论，但云计算到底是什么?它是如何传递的?受监管的分析实验室有什么好处?要回答这些问题，请下载这本电子书。

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数字的双胞胎

数字双胞胎是网络-物理重叠的一个很好的例子，它体现了Lab 4.0的愿景。一个 数字双 是物理实体的数字副本，被认为是工业4.0的关键推动者。拥有流程的数字副本允许在物理构建昂贵的基础设施之前对系统进行分析和优化。虽然数字双胞胎与制造业尤其相关， 例如在开发机器人技术时 ，它们在生物制药开发中的潜在用途正开始被探索。一个 工作流是最近报道的一种采用数字孪生技术进行建模的方法在网上单克隆抗体抛光步骤的工艺特征 ．据报道，这项研究符合设计质量原则，同时对实验验证所需步骤的要求要低得多。

荀勖 新西兰奥克兰大学机械与机电工程系教授，曾亲眼目睹智能制造和设计如何创造更高质量、量身定制的产品和操作系统。在他的 智能制造综述 徐强调了如何利用先进的信息和制造技术来优化生产和产品交易。虽然数字双胞胎是一种方法，但还有其他方法。 数字双胞胎技术已经被用来应对产品个性化的挑战。例如，徐就参与了 开发高度个性化的空气污染面膜 ．来自口罩内传感器的实时数据被集成到数字孪生模型中，以便向用户提供合规信息和污染数据。数字双胞胎也连接到云端;因此，污染数据也可以提供给空气质量监测系统。

制药实验室中的数字资产管理

在2020年10月，由于三个孵化器失去了湿度控制，导致有价值的细胞系丢失，一名制药实验室助理损失了几个月的工作。下载此案例研究，以发现一个解决方案，该解决方案可以识别资产利用率，确定资产随时间的行为，并确定单元是否适合用途。

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物联网增强连接

未来的实验室将比过去更加紧密地连接在一起，在过去，数据必须下载并手动传输到计算机，仪器维护只在出现问题或有人安排专家时进行。 物联网 (物联网)，即通过互联网的设备互连，有潜力优化日常操作的许多方面，并彻底改变实验室可以实现的目标。数据管理的便利性、更强的可追溯性和自动元数据记录都有助于实验室以有效的方式运作和保持合规。使用 实验室信息管理系统 (LIMS)和云计算还最大限度地降低了之前可能导致数据丢失的意外事件(例如，仪器故障)造成的损坏风险。

实验室有潜力变得更加一体化，而且还不止于此。Flach参与了 球 ，这是一个用于住宅环境健康应用的传感器平台。“这基本上是家庭医疗应用中的物联网。卫生方面的数据收集非常粗糙。我们的想法是，我们肯定需要医疗保健和老龄化方面的技术——我们负担不起让每个人都住院。所以，我们希望收集在健康环境中有用的数据，同时让人们在家庭环境中呆得更久。关于这个有很多问题，比如我们想要那个吗?但在我们知道这项技术能做什么之前，我们无法真正回答这个问题。拥有真实世界的数据是非常令人欣慰的，因为有时ML可能被高度应用或过于理论化。但当事情处于平衡状态时，就像在SPHERE中一样，那么它就会非常富有成效，”Flach说。

制药行业的数字革命

在这个世界上，我们努力将改变生命的治疗方法尽快送到患者手中，拥抱数字化转型至关重要。然而，要在这个新的数字时代取得成功，关键是制药公司要有一个可互操作的数字战略。下载本白皮书，了解互联数字生态系统如何提供帮助。

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实现Lab 4.0技术的注意事项

“Lab 4.0技术的成功实施需要一种深思熟虑的、审慎的方法，并仔细考虑实验室的具体要求，”Xu说:“要说明如何应用Lab 4.0技术，我需要了解实验室中的人员和他们所扮演的角色，以及实验室中设备的角色，以及他们共同工作的必要性。我还想知道人们需要如何处理来自不同机器和系统的数据，人们如何与这些不同的设备交互，他们拥有什么样的数据。他们想如何处理数据?他们如何对数据做出决定?他们如何将数据转化为信息，然后转化为他们可以保存和使用的知识?”

弗拉赫把这些先进技术的引入比作实验室里需要训练才能正确使用的复杂仪器:“这不是一个公平的问题 打开它，让它工作，在你使用仪器之前你需要做很多工作，然后你需要做很多工作，检查你是否以正确的方式使用它，结果是否有意义，等等。机器学习也是如此;它是一种乐器。”

最终，先进的技术需要支持实验室操作人员的实际需求。随着“工业5.0”一词的出现，这种情绪已经被广泛传播，“工业5.0”提倡以人为本、可持续性和弹性。我们准备好了吗?徐和他的同事说，可能不会 “流行词的扩散” :“ 对于一家企业来说，只有、也应该只有一次旅程。”目前看来，工业4.0似乎给实验室提供了很多选择。