2. KOLABORATIF (COLLABORATIVE)Â
Laboratorium modern akan memiliki alat dan saluran komunikasi yang efisien yang membantu menciptakan budaya dan lingkungan kolaboratif. Sistem terintegrasi secara efektif memecah silo dan memungkinkan tim dan anggota tim berbagi data umum.
Visualisasi ilmiah juga sangat terbantu oleh AR dan MR. Konferensi video kolaboratif telah memungkinkan para ilmuwan di laboratorium berbeda untuk mengerjakan proyek yang sama.
Namun melalui AR dan MR, lingkungan virtual dapat digunakan oleh tim untuk berinteraksi secara jelas dan jarak jauh dengan anggotanya dalam eksperimen tertentu yang mereka lakukan. Headset, perangkat haptik, dan lingkungan virtual kolaboratif dapat digunakan untuk memetakan data. Anggota tim dapat dengan mudah berinteraksi dengan obyek virtual dan bergerak melalui ruang virtual sambil menganalisis dan membuat anotasi data secara efektif.
Selain itu, peneliti dapat menggunakan buku catatan laboratorium elektronik (ELN) yang menggunakan komputasi awan untuk memungkinkan peneliti berbagi dan mengerjakan sampel, file, dan informasi penting lainnya dengan anggota laboratorium lainnya. Mereka juga dapat dengan mudah mencari, menyalin, dan mengarsipkan data sementara pemimpin tim dapat memantau semua sampel dan data laboratorium dari jarak jauh.
3. LEBIH PINTAR (SMARTER)
Meningkatnya kemampuan sistem komputasi dan ketersediaan kumpulan data yang besar telah mempercepat adopsi AI dan ML di berbagai lingkungan penelitian. Penggunaan teknologi tersebut juga diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas di laboratorium modern.
Dengan menggunakan AI, laboratorium dapat mengintegrasikan robot untuk melakukan pekerjaan laboratorium rutin. Ketika AI menjadi lebih kompleks, tugas-tugas tingkat tinggi pun dapat didelegasikan ke sistem berbasis AI. AI dapat memproses ratusan sampel melalui penggunaan prosedur yang telah diprogram dan dapat disesuaikan.
ML dapat digunakan untuk mencari pola terkait proses lab sehingga prediksi dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dapat dihasilkan untuk memandu peneliti. Misalnya, algoritma ML dapat memeriksa data dari peralatan laboratorium untuk memprediksi akhir masa pakainya dan merekomendasikan pemeliharaan preventif. Selain itu, analisis teks dan ML memungkinkan laboratorium menganalisis data, membuat hipotesis, dan menetapkan rencana masa depan untuk penelitian dan eksperimen mereka. Bahkan dapat dikonfigurasi untuk secara otomatis membuat algoritma otomasi baru jika ada perubahan pada kondisi penelitian.
Dengan bantuan teknologi modern ini manusia dapat fokus pada aspek penelitian dan analisis yang lebih kreatif, sehingga mempercepat waktu untuk menghasilkan penemuan-penemuan yang lebih inovatif.
KESIMPULAN
