Potomac Photonics 开发了一套制造技术工具箱，使微流体设备制造可供大众使用。我们的服务是将您的微流体设备推向市场的最快、最具成本效益的方式。以下博客是 Technology Networks 发表的一篇精彩文章的摘要。
在这个技术进步日益加速的时代，实验室中可以进行的一系列复杂测试和程序使科学家们的研究方法焕发了新的活力。微流体和芯片实验室的引入，以及自动化、人工智能（机器人和机器学习）和数据共享的整合，改变了科学家看待和构建实验的方式。它还提高了实验的精确度和结果的可靠性，同时大大提高了分析和共享数据的能力。《科技网络》科学编辑、《未来的实验室：人工智能、机器学习和微流体》一文的作者劳拉·梅森认为：“仅仅说技术改变了我们进行研究的方式，这是一种轻描淡写的说法。”
微流控技术最初被应用于商业喷墨打印机，由工程师设计用于研究极小体积的有机和合成流体。它能够在多通道系统中操纵和分析液体，并与微芯片技术相结合，实际上使生物学微型化。据梅森介绍，科学家能够在一个手掌大小的芯片上进行多项实验。微流控芯片实验室的便携性和容纳实验所需空间小的特点与试剂体积小相得益彰。保持灵敏度的高分辨率分析和更快生成的结果也是其固有特性，从而减少了人工干预的必要性，”梅森说。通过小规模工作，还有可能实现高通量，微流控芯片实验室技术可应用于基因组学、材料科学、分子生物学和有机化学领域。它还具有成本效益。
机器人技术已经改变了实验室工作的劳动密集型方面。我们看到预编程的机器人移液器取代了传统的巴斯德移液器。随后是机器人血液分析和测试。成功适应自动化和机器人化实验室的一个新挑战是工作流程的适应。工作流程必须适应机器人的日常工作并处理精确的微流体分析。工作流程应该由与机器共享实验室领域的科学家创新，并为他们服务。
这些进步产生的海量数据也对存储和分析提出了越来越大的挑战，而存储和分析本身就是计算机科学的一个分支。处理大量数据的一个解决方案是云计算，它很有吸引力，因为数据不再局限于一个孤立的小物理空间，可以与世界各地的合作者共享和分析。
人工智能和机器学习正被用于应对“数据巨兽”。然而，正如 IBM 认知解决方案和研究高级副总裁 Jim Kelley III 所写，“人工智能领域在过去十年中经历了令人难以置信的增长和进步。然而，今天的人工智能系统虽然非常出色，但仍需要新的创新来解决日益困难的现实问题，以改善我们的工作和生活。”目前，人工智能和机器学习使计算机能够仔细检查数据，并帮助科学家发现他们以前可能没有发现的模式。
微流体芯片实验室技术、数据分析和共享、机器人技术和人工智能的结合非常强大，它可以让未来的实验室为科学家更加自主地工作，使他们能够专注于拯救生命的研究。
引用：
1.Mason，Laura，2017 年 11 月 27 日：“未来实验室：人工智能、机器学习和微流体技术。”摘自 https://.technologynetworks.com/informatics/articles/the-lab-of-the-future-artificial-intelligence-machine-learning-and-microfluidics-294524
2.Mason，Laura，2017 年 11 月 27 日：“未来实验室：人工智能、机器学习和微流体技术。”摘自 https://.technologynetworks.com/informatics/articles/the-lab-of-the-future-artificial-intelligence-machine-learning-and-microfluidics-29452
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