Door: FHI, Federatie van Technologie Branches Het ‘internet der dingen’, beter bekend onder de noemer Internet of Things (IoT), zal ook de laboratoriumwereld in zijn greep krijgen. Toch zijn er nog de nodige drempels te nemen voordat Lab 4.0 een feit is, zegt Saskia Reichelt, verbonden aan de onderzoeksgroep SmartLab-systemen van de TU Dresden.
Reichelt is als onderzoeksmedewerker betrokken bij het ActiveEndoTest-researchprogramma. Daarin wordt naar een nieuw testsysteem gezocht om bloedvergiftiging (sepsis) sneller te kunnen detecteren. Dit onderzoek valt, samen met andere researchprojecten, onder het streven van de universiteit om zoveel mogelijk de hulp in te roepen van technologie als IoT, vergaande automatisering en nieuwe sensortechnologie.
Volgens Reichelt wordt er binnen de biotechnologiegroep gekeken naar autonoom opererende mobiele sensorsystemen. Ook assisteert beeldherkenningssoftware de onderzoekers bij het verwerken van samples. Verder wil de vakgroep problemen die zij tegenkomen bij het inrichten en gebruiken van een hypermodern laboratorium verzamelen en delen met anderen.
Reichelt vertelt over dat ‘nieuwe’ laboratorium: “Het buzzwoord Lab 4.0 komt van Industry 4.0 en beschrijft het toepassen van Internet of Things-technologie in laboratoriumapparatuur. Momenteel zie je dat geautomatiseerde standalone apparaten met elkaar kunnen communiceren en dat daarmee een volledig verbonden lab ontstaat. Lab 4.0 wordt sterk beïnvloed door de drie hoofdtrends in de technologie: digitalisatie, miniaturisatie en automatisering.”
SmartLab
Momenteel heeft het SmartLab-project van de TU Dresden de projectgroepen Sens-o-Spheres III, 3Dbot, iChemCabinet, ActiveEndoTest en NanoFunDus draaien. Daar komen zij per project, die interdisciplinair worden uitgevoerd verschillende problemen tegen, zegt Reichelt: “Bij ons onderzoek naar sensoren is het erg lastig gebleken om nieuwe meetmethodes te implementeren in de kleine biocompatibele plastic containers. Andere projecten lopen weer tegen praktische problemen aan of hebben bijvoorbeeld moeite om endotoxinen te scheiden.”
In de praktijk van alledag komt Reichelt ook ander uitdagingen tegen die het moeilijker maken om een Smart Lab te ontwikkelen. “In een Lab 4.0-omgeving moeten alle apparaten met elkaar data kunnen uitwisselen. We merken het gebrek aan een gestandaardiseerde data-interface. Grote bedrijven verkopen wel IoT-laboratoriumapparatuur die in hun eigen omgeving goed functioneert, maar het verbinden met apparaten van andere merken is vaak onmogelijk. Soms is dat zo om marketingredenen, maar vooral door problemen met protocollen en verbindingsmogelijkheden.”
Reichelt zegt dat het ook lastig kan zijn om data van oudere apparaten over te brengen naar nieuwe apparatuur: “Daarom is het essentieel dat er een robuuste, vrij beschikbare en houdbare standaard komt om een IoT-laboratorium op een gemakkelijker manier met nieuwe apparatuur in te richten.”
Kansen in datamanagement
De Duitse onderzoeker ziet echter veel kansen in de invoering van geautomatiseerd datamanagement. “Elektronische laboratoriumboeken of LIMS-systemen maken dataopslag betrouwbaarder en beter begrijpelijk. Deze systemen zullen we de komende jaren zien opkomen in de academische labwereld.”
Reichelt wijst ook op een andere technologische ontwikkeling die veel invloed kan hebben op de medische wereld: de opkomst van kunstmatige intelligentie in de vorm van deep learning. In de ogen van de onderzoeker is het cruciaal dat onderzoekers kunnen achterhalen waarom een algoritme een bepaalde beslissing heeft genomen. “Als het algoritme uit zichzelf gaat evolueren wordt deze niet meer door ons begrepen. Deze kwestie is vooral belangrijk bij de certificering van bepaalde apparaten op procedures.”
Bij de lezing van de onderzoeker op de WoTS zal zij op de diverse projecten van de TU Dresden ingaan. “De Sens-o-Sphere is een goed voorbeeld, met temperatuursensoren van 8mm in doorsnee is dit een fraai staaltje miniaturisatie. En de data wordt door de mobiele sensor draadloos doorgestuurd naar het basisstation”, zegt Reichelt. Verder komt het zogeheten PJ Platform nog aan bod, waarbij een klein standalone lab is ontwikkeld voor geautomatiseerd onderzoek met petrischaaltjes, en een project om samples via software te herkennen.
De lezing van Saskia Reichelt vindt plaats op donderdag 4 oktober om 13.00 uur in de Croesezaal. Aanmelden voor de lezing is kosteloos en kan hier.
