המעבדה הלאומית ארגון של משרד האנרגיה של ארצות הברית הדגימה יכולת חדשה של בינה מלאכותית סוכנית. המערכת מאפשרת למדענים לנהל ניסויים מורכבים בעזרת שפה דיבורית רגילה.
ההדגמה נערכה במסגרת הפרויקט SYNAPS-I — Synergistic Neutron and Photon Science – Intelligence. הפרויקט מאחד נתונים מניסויי נייטרונים, קרני רנטגן ומיקרוסקופיה ממספר מעבדות לאומיות, והוא חלק מיוזמת Genesis Mission, שבראשה עומד Lawrence Berkeley National Laboratory.
בשלב הראשון של SYNAPS-I יצרו החוקרים את המודל PtychoFM לשחזור מהיר של תמונות פטיכוגרפיות בזמן אמת. כעת נוספה שכבת בינה מלאכותית סוכנית, שעוברת מעיבוד נתונים לניהול הניסוי עצמו.
המדענים יכולים פשוט לומר: "מדוד את האזור הזה" או "צור מפה ברזולוציה גבוהה". המערכת עצמה אוספת נתונים, מנתחת תמונות, מקבלת החלטות, ובמידת הצורך מבקשת אישור מאדם לפעולות מסוכנות.
בהדגמה, הבינה המלאכותית הסוכנית איתרה בהצלחה את האזור הנדרש על דגימת מיקרואלקטרוניקה בקו האלומה 26-ID Hard X-ray Nanoprobe, המנוהל במשותף על ידי APS ו-CNM. לאחר זיהוי האזור, המערכת עברה אוטומטית לרזולוציה גבוהה.
בנוסף, הסוכן מחובר למודל Meta Segment Anything Model 3 (SAM3) לצורך סגמנטציה ותיוג של אובייקטים בתמונות. הדבר הופך את הניתוח למדויק ומהיר יותר משיטות מסורתיות.
"במקום לכתוב קוד או להזין פקודות טכניות, החוקרים יכולים פשוט לשוחח עם בינה מלאכותית שמבצעת אוטומטית איסוף, עיבוד וניתוח נתונים", ציין מדען החישוב של ארגון, מין דו.
הפרויקט מאחד את המאמצים של ארגון, LBNL, Brookhaven, SLAC ו-Oak Ridge. ההדגמה נערכה ב-5 באוקטובר 2026 והפכה לצעד חשוב לקראת מעבדות אוטונומיות לחלוטין.
עד כמה רחוקה יכולה האוטונומיה הזו להגיע בשנים הקרובות?
לדברי ראש צוות SYNAPS-I בארגון, מתיו צ'רוקארה, השילוב של שחזור מהיר, ניהול סוכני וסגמנטציה מניח את היסוד למיקרוסקופים המנהלים את עצמם ולמחזורי ניסוי סגורים בתחומים המגוונים ביותר — ממוליכים למחצה ועד התקנים קוונטיים.
