主要观点：科学研究需找到快速、可靠、高效的达成目标方法，高质量数据需求使自动化成为必要，自动化正改变多领域研究。
关键信息：

• 自动化可优化资源使用、实时监控、清理数据、 orchestrate 工作流、减少错误、加速创新。
• 数据收集和预处理是研究中耗时且易出错部分，自动化改变了这一状况，如自动数据收集、数据预处理和质量控制、简化 ELNs 文档、工作流管理系统等。
• 自动化在实际研究中的应用举例，如制药研究中 Moderna 的疫苗开发、环境研究中 NOAA 的气候监测、材料科学中 Shell 的工程模拟。
  重要细节：
• 动态分配根据工作负载需求动态分配资源；实时监控可即时了解性能并主动解决问题；数据清理过程可在摄入时执行以符合业务流程；工作流 orchestration 可自动化复杂工作流；错误减少可提高可靠性和一致性；加速创新可加快 AI/ML 开发。
• 现代自动化工具可高速收集和处理数据，IoT 传感器可实时获取环境数据；AI 驱动的数据预处理和质量控制可减少人工错误；ELNs 可自动捕获实验数据；AI 驱动的工作流自动化可简化资源分配等。
• Moderna 利用自动化加速疫苗开发，NOAA 用自动化进行气候监测，Shell 借助 NVIDIA DGX 进行工程模拟。
• 未来自动化将增加 AI 和 ML 集成、利用先进计算资源、增强协作工具，需平衡自动化好处和人类洞察价值。