王宇 方群

摘?要?微流控系統(tǒng)可以對微流體進(jìn)行精準(zhǔn)操控，因此被廣泛應(yīng)用于化學(xué)、生物、醫(yī)學(xué)、藥學(xué)等諸多領(lǐng)域。近年來取得跨越式發(fā)展的人工智能技術(shù)，在應(yīng)對微流控系統(tǒng)中海量數(shù)據(jù)的分析與挖掘方面具有很大的優(yōu)勢，被應(yīng)用于很多微流控系統(tǒng)中，并在生物研究、醫(yī)學(xué)診斷、藥物研發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)了突出的潛力。本文綜述了數(shù)種典型的人工智能模型及其在微流控系統(tǒng)中的應(yīng)用，重點(diǎn)介紹了人工智能在微流控系統(tǒng)的目標(biāo)檢測、關(guān)聯(lián)預(yù)測與結(jié)果分類方面的研究和應(yīng)用進(jìn)展，并對其未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞?微流控;人工智能;數(shù)據(jù)挖掘;大數(shù)據(jù);評述

1?引 言

微流控（Microfluidics）系統(tǒng)是指在微米級結(jié)構(gòu)中操縱微量流體（體積為10?9～10?12 L）的系統(tǒng)，由于其對微流體的精準(zhǔn)操控能力，被廣泛應(yīng)用于化學(xué)、生物、醫(yī)學(xué)、藥學(xué)等領(lǐng)域，具有試樣和試劑消耗量小、反應(yīng)效率高、分析通量高、體積小、集成化和自動化程度高等優(yōu)點(diǎn)，也常被稱為芯片實(shí)驗(yàn)室（Lab on a chip）。近30年來，微流控系統(tǒng)在生命科學(xué)基礎(chǔ)研究[1～4 ]、化學(xué)分析[5，6]、臨床診斷[7，8]、藥物研發(fā)[9，10]、食品分析[11]、環(huán)境監(jiān)測[12]等多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，改變了許多傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法。微流控系統(tǒng)憑借強(qiáng)大的微量樣品操縱能力，配合多種檢測手段和完備的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可以高通量、自動化、低成本地產(chǎn)生海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，包括實(shí)驗(yàn)圖像、流體參數(shù)、化學(xué)和生物檢測信號等。但是，這些數(shù)據(jù)所包含的信息通常是不可直接獲取的。以實(shí)驗(yàn)圖像為例，一張單細(xì)胞圖像中包含了細(xì)胞大小、細(xì)胞形態(tài)、表面形貌、運(yùn)動方向、熒光強(qiáng)度、與周圍環(huán)境的聯(lián)系等信息，但卻很難直接從圖像中提取。由于微流控系統(tǒng)在高通量、自動化等方面的長足進(jìn)展，在展示其強(qiáng)大的獲取海量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)能力的同時(shí)，也使其在數(shù)據(jù)分析與挖掘方面面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

人工智能（Artificial intelligence，AI）作為研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)、系統(tǒng)及應(yīng)用的技術(shù)和科學(xué)，具有強(qiáng)大的分析與運(yùn)算能力，能夠處理復(fù)雜環(huán)境下的決策問題，在大數(shù)據(jù)的分析與挖掘方面具有天然的優(yōu)勢。盡管在20世紀(jì)50年代左右人工智能技術(shù)就已經(jīng)誕生[13]，并引領(lǐng)過多次研究熱潮，但是受限于數(shù)據(jù)量與計(jì)算能力，一直未能展現(xiàn)出足夠的數(shù)據(jù)處理能力。近幾年，得益于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展、快速圖形處理器（GPU）[14]的運(yùn)用、Tensorflow[15]等框架的開發(fā)和分布式計(jì)算的普及，人工智能技術(shù)已經(jīng)在圖像識別[16]、自然語言翻譯[17]、語音處理[18]、個(gè)性化推薦[19]等多個(gè)領(lǐng)域大放異彩，成為數(shù)據(jù)分析與挖掘的首選利器。不同于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)算法，基于人工智能開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)通常無需直接編程即可學(xué)習(xí)，最終數(shù)據(jù)處理性能的優(yōu)劣主要取決于其算法訓(xùn)練過程。因此，在一些復(fù)雜度較高、特征不明顯的場景（如圖像識別或自然語言翻譯等）中，人工智能算法相比于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)算法具有無可比擬的優(yōu)勢。

近年來，隨著人工智能在多個(gè)領(lǐng)域取得應(yīng)用突破，越來越多的微流控領(lǐng)域?qū)W者開始關(guān)注其強(qiáng)大的分析與分類能力，并針對微流控系統(tǒng)發(fā)展了許多人工智能數(shù)據(jù)分析與挖掘方法，不僅大大提高了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力，還構(gòu)建了許多狀態(tài)評估與結(jié)果預(yù)測模型，使得微流控系統(tǒng)逐漸從自動化向智能化發(fā)展。其中，人工智能所擅長的回歸、分類和聚類等問題尤其受到了微流控領(lǐng)域?qū)W者的青睞，并逐漸將其應(yīng)用于目標(biāo)檢測、關(guān)聯(lián)預(yù)測和結(jié)果分類等多個(gè)方面，顯示了突出的應(yīng)用潛力和發(fā)展前景。

本文對三類典型的人工智能模型以及其在微流控系統(tǒng)中的主要應(yīng)用進(jìn)行綜述，并對其未來發(fā)展趨勢進(jìn)行展望。

2?人工智能模型簡介

人工智能是一個(gè)相對寬泛但又比較通俗直觀的概念，旨在模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能。目前，人工智能主要用于解決4個(gè)方面的問題，即回歸、分類、聚類與強(qiáng)化問題。其中，回歸問題指的是根據(jù)數(shù)據(jù)樣本中的特征參數(shù)，預(yù)測連續(xù)值結(jié)果，例如預(yù)測癌細(xì)胞侵襲概率;分類問題指的是根據(jù)數(shù)據(jù)中的特征，判定其所屬類別，如編碼液滴的識別;聚類問題指的是將樣本劃分為若干個(gè)類別，如疾病亞型的劃分;強(qiáng)化問題指的是如何基于環(huán)境而行動，以取得最大收益，如臨床給藥劑量的優(yōu)化[20]。此外，除了強(qiáng)化學(xué)習(xí)自成體系外，根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是否明確輸入與輸出的映射關(guān)系，又可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)（包括半監(jiān)督學(xué)習(xí)）和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。其中，回歸問題與分類問題一般屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，而聚類問題通常屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

線性回歸是一種基本的回歸算法，可以用一條直線較為精確地描述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。如果數(shù)據(jù)間的關(guān)系并非線性，也可以使用多項(xiàng)式回歸、嶺回歸等其它更加復(fù)雜的回歸算法。因此，回歸算法可以較好地描述連續(xù)數(shù)據(jù)間復(fù)雜的關(guān)系，是一種發(fā)現(xiàn)多種參數(shù)間關(guān)聯(lián)，并定量描述其對結(jié)果影響的方法，常用于函數(shù)擬合、模型開發(fā)等。

相比于輸出結(jié)果為連續(xù)且確定數(shù)值的回歸問題，分類問題的輸出結(jié)果卻是定性的離散值。

分類模型有多種類型，如用回歸算法預(yù)測出事件概率，并設(shè)定判斷閾值，就是一個(gè)簡單的二元分類算法，即邏輯回歸。此外，樸素貝葉斯分類（Nave Beyesian classification，NB）是一種以貝葉斯理論為基礎(chǔ)，依據(jù)概率原則進(jìn)行分類的算法。其基本原理為，根據(jù)已知的先驗(yàn)概率，利用貝葉斯公式求出樣本屬于某一類的后驗(yàn)概率，然后選擇后驗(yàn)概率最大的類作為該樣本所屬的類。k近鄰（k-Nearest neighbor，kNN）算法則是一種基于距離度量的分類算法，將整個(gè)數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，先確定待分類樣本與每個(gè)訓(xùn)練樣本之間的距離，再找出與待分類樣本距離最近的k個(gè)樣本作為其k個(gè)近鄰，最終選擇占比最大的類別作為待分類樣本的類別。決策樹（Decision tree）算法是根據(jù)數(shù)據(jù)屬性采用樹狀結(jié)構(gòu)建立決策模型的算法，常用于解決分類和回歸問題。若將多個(gè)決策樹模型作為基分類器，投票決定最終類別，即成為隨機(jī)森林（Random forest，RF）模型。支持向量機(jī)（Support vector machine，SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)VC維理論與結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理的有監(jiān)督二分類器，其決策邊界是對學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面。

除了較為精確的圖像識別與計(jì)數(shù)，人工智能在相對模糊的密度估算、狀態(tài)評估、模式識別等方面也有較好的應(yīng)用。Kim等[28]使用快速傅里葉變換（FFT）技術(shù)檢測微流控系統(tǒng)中細(xì)菌生長顯微圖像頻率的變化，再基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)回歸，成功對微流控系統(tǒng)中的細(xì)菌密度進(jìn)行了估算（圖1D），并將其應(yīng)用于微流控抗生素敏感性測試。該方法沒有試圖對模糊的細(xì)胞圖形進(jìn)行精準(zhǔn)識別，而是根據(jù)圖像中的微小變化進(jìn)行粗略的密度估算，為解決微流控系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)估算問題提出了一種新的思路。與之相似，Moore等[29]搭建了一種可構(gòu)建腫瘤微環(huán)境的腫瘤活檢微流控裝置，并利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自定義圖像分析算法成功量化了腫瘤浸潤淋巴細(xì)胞的死亡時(shí)間（圖1E）。該工作充分發(fā)揮了人工智能在狀態(tài)評估方面的優(yōu)勢，為定量表征微流控系統(tǒng)中的待測物提供了更多可能。

總之，由于人工智能在提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、跟蹤動態(tài)目標(biāo)、評估模糊場景等方面的獨(dú)特性能，使其在微流控目標(biāo)檢測中展現(xiàn)出了明顯的應(yīng)用潛力。

4?人工智能在微流控系統(tǒng)關(guān)聯(lián)預(yù)測中的應(yīng)用

在傳統(tǒng)的科研范式中，尋找物質(zhì)運(yùn)動及其相互作用的規(guī)律，一直是需要科研人員依賴其科研技能去解決的問題。然而，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，發(fā)現(xiàn)重要變量、尋找不同變量之間的潛在關(guān)聯(lián)、預(yù)測實(shí)驗(yàn)結(jié)果，也可以通過人工智能實(shí)現(xiàn)。

在微流控系統(tǒng)的數(shù)值模擬方面，人工智能已經(jīng)有了許多應(yīng)用。早在2006年，Magargle等[30]就利用ANN模型對芯片實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)中的注射器裝置進(jìn)行建模，通過基礎(chǔ)質(zhì)量傳遞偏微分方程的有限元模擬訓(xùn)練，將注射器行為映射到由系統(tǒng)物理變量參數(shù)化的一組性能分析函數(shù)中（圖2A），不僅計(jì)算速度比數(shù)值模擬快4個(gè)數(shù)量級，均方誤差也可精確至10?4。該工作首次將人工智能用于微流控裝置建模，即展現(xiàn)出了遠(yuǎn)超傳統(tǒng)數(shù)值模擬方法的運(yùn)算效率，為此后人工智能在微流控系統(tǒng)中的深度應(yīng)用提供了有益的指導(dǎo)。此外，Han等[31]利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對微流控柔性傳感器進(jìn)行表征（圖2B），在壓力響應(yīng)滯后的情況下，依然模擬出了柔性傳感器的非線性特征，并估算了其所受壓力刺激的大小與位置，其平均定位精度可達(dá)85.42%，標(biāo)準(zhǔn)偏差為5.81%。該研究展現(xiàn)了人工智能在尋找非線性關(guān)聯(lián)特征方面的優(yōu)勢，有可能為微流控柔性傳感器提供更多的表征與模擬工具，并簡化機(jī)械與控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。

除了數(shù)值模擬，人工智能與微流控系統(tǒng)結(jié)合，還能快速分析不同參數(shù)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，并構(gòu)建預(yù)測模型。Nyberg等[32]以微流控單細(xì)胞實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)，利用k-近鄰算法對6種細(xì)胞物理表型進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)了一組預(yù)測癌細(xì)胞入侵的4種物理表型（圖2C（a）），其組合后的最高準(zhǔn)確度可達(dá)96%，最后通過訓(xùn)練多元線性回歸模型成功生成了癌細(xì)胞侵襲預(yù)測模型（圖2C（b））。該研究表明，人工智能有助于尋找影響事件發(fā)生的關(guān)鍵因素，并發(fā)現(xiàn)不同因素間的潛在聯(lián)系，為醫(yī)學(xué)研究模型、疾病診斷模型的開發(fā)提供了更多手段。此外，Yasemi等[33]在使用微流控系統(tǒng)進(jìn)行鞣酸的提取實(shí)驗(yàn)時(shí)，利用ANN模型分析了多種實(shí)驗(yàn)參數(shù)對提取效率的影響，構(gòu)建了一種鞣酸提取效率模型。根據(jù)該模型得到了鞣酸最佳提取條件，實(shí)際提取率為95.01%±0.63%，與預(yù)測的最大提取率96.4%基本一致。因此，人工智能與微流控系統(tǒng)的結(jié)合，有效提高了實(shí)驗(yàn)參數(shù)優(yōu)化的進(jìn)程。另外，Huang等[34]使用ANN訓(xùn)練出了一種可以預(yù)測微通道特征系數(shù)的模型，用于研究微通道中的流體阻尼，特征系數(shù)預(yù)測值與實(shí)驗(yàn)測量值的平均偏差僅為4.7%。該研究表明，人工智能可以預(yù)測微流控系統(tǒng)中的某些關(guān)鍵參數(shù)，對于更加精確的數(shù)值模擬與流體操控也有很大的幫助。

甚至對于很多無法利用數(shù)字精確描述的直觀經(jīng)驗(yàn)，人工智能技術(shù)也能進(jìn)行描述。例如，Khor等[35]使用卷積自動編碼器模型對微流體管道中的乳液液滴形狀進(jìn)行描述，精度可達(dá)91.7%，再對其中包含的多維參數(shù)進(jìn)行解釋，最終找到了影響液滴破裂的3個(gè)主要因素，總結(jié)出了微流體管道中乳液形狀與其后續(xù)變化之間的關(guān)系，成功預(yù)測了微流體通道中不同形狀乳液液滴的穩(wěn)定性（圖2D）。因此，人工智能在描述特征方面也有一定的優(yōu)勢，相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用對于歸納、解釋微流控系統(tǒng)中的實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象，加深對微流控系統(tǒng)的理解，具有重要的意義。

所以，人工智能在發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵參數(shù)、預(yù)測多因素關(guān)聯(lián)、描述特征、總結(jié)歸納變化規(guī)律等方面具有優(yōu)勢，其在微流控系統(tǒng)中的應(yīng)用將推動整體系統(tǒng)的智能化發(fā)展。

5?人工智能在微流控系統(tǒng)結(jié)果分類中的應(yīng)用

微流控系統(tǒng)由于其自動化、高通量的特點(diǎn)，在快速完成大量相似實(shí)驗(yàn)的同時(shí)，也會得到海量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。對這些結(jié)果進(jìn)行分析與分類，并加以差異化處理，已經(jīng)成為對微流控?cái)?shù)據(jù)分析與挖掘的基本要求。得益于人工智能優(yōu)秀的分類與聚類能力，許多實(shí)用的微流控?cái)?shù)據(jù)處理技術(shù)得以發(fā)展。

首先，恰當(dāng)?shù)姆诸惪梢杂行^(qū)分不同的被測物狀態(tài)，如Ellett等[8]使用微流控系統(tǒng)從一滴稀釋血液中測量中性粒細(xì)胞的自發(fā)運(yùn)動性，并通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)的評分系統(tǒng)成功區(qū)分了敗血癥患者與其他患者的血樣。對42名患者中的敗血癥患者識別敏感率為97%，特異性為98%。這種可以區(qū)分疾病患者的分類模型已經(jīng)起到了類似疾病診斷模型的作用。類似的，Manak等[36]將前列腺癌和乳腺癌患者的組織樣本在微流控裝置上成像，再利用隨機(jī)森林模型進(jìn)行分析，對癌癥病人的風(fēng)險(xiǎn)情況進(jìn)行分層，實(shí)現(xiàn)了疾病的分級（圖3A）。此外，Khan等[37]使用基于線性判別分析的分類器，為實(shí)時(shí)診斷微流控裝置開發(fā)了一種設(shè)備健康狀態(tài)診斷與預(yù)測系統(tǒng)，用于監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，準(zhǔn)確度>98%。因此，利用人工智能對微流控系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行恰當(dāng)分類的意義，不亞于設(shè)計(jì)一個(gè)專門的研究模型，這也體現(xiàn)了人工智能在數(shù)據(jù)挖掘方面的能力。

其次，高效的分類算法有助于開發(fā)便攜式智能檢測設(shè)備。Potluri等[7]開發(fā)了一種基于手機(jī)的低成本排卵檢測設(shè)備（圖3B），重量僅208 g，可以利用微流控芯片對唾液進(jìn)行處理并產(chǎn)生特定紋路，再由手機(jī)上基于MobileNet模型（一種CNN模型）開發(fā)的APP進(jìn)行分析，即可判斷婦女的排卵能力（準(zhǔn)確率>99%），幫助調(diào)控生育計(jì)劃。該方法將微流控芯片與手機(jī)相結(jié)合，體現(xiàn)了微流控技術(shù)和人工智能技術(shù)在家用檢測方面的潛力。此外，在可穿戴設(shè)備開發(fā)方面，Kim等[38]使用兩個(gè)微流控柔性傳感器檢測人類運(yùn)動過程中的步態(tài)，再利用半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)模型完成不同運(yùn)動狀態(tài)下的步態(tài)分類（圖3C），從而以較小的數(shù)據(jù)量實(shí)現(xiàn)了設(shè)備校準(zhǔn)。該研究說明人工智能有助于簡化可穿戴設(shè)備結(jié)構(gòu)，降低設(shè)備成本，對于相關(guān)設(shè)備的開發(fā)與推廣，具有重要意義。

再次，依據(jù)結(jié)果進(jìn)行的分類也有助于識別某些稀有或難以標(biāo)注的目標(biāo)。如Guo等[39]使用基于固態(tài)微孔的微流控阻抗細(xì)胞計(jì)數(shù)器，對600個(gè)紅細(xì)胞與癌細(xì)胞進(jìn)行檢測，再通過SVM模型分析信號脈沖中的兩個(gè)重要參數(shù)，測得癌細(xì)胞含量為（38.2%±2.0%），與商品化流式細(xì)胞儀測得的結(jié)果（36.4%±0.5%）基本一致，為癌細(xì)胞的識別提供了一種相對簡單的方法。Wang等[40]利用微量移液器吸取腫瘤細(xì)胞的時(shí)間表征單個(gè)細(xì)胞的細(xì)胞質(zhì)粘度，又根據(jù)細(xì)胞質(zhì)粘度，將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別用于不同細(xì)胞的分類，最高取得了76.7%的分類成功率。該工作體現(xiàn)了人工智能在發(fā)掘單個(gè)樣品特征的應(yīng)用價(jià)值方面，具有突出的能力。Jagannadh等[41]利用PCA、SVM模型，對顯微鏡觀察的微流控系統(tǒng)中的癌細(xì)胞進(jìn)行了無標(biāo)記分類，降低了癌細(xì)胞識別難度，準(zhǔn)確率>97%。這些方法都為稀有或特征不明顯目標(biāo)的識別與標(biāo)注提供了更多的解決方案。

最后，強(qiáng)大的目標(biāo)分類技術(shù)也為樣品的大規(guī)模分析提供了一種新的解決辦法。Svensson等[42]使用彩色微球?qū)ξ⒘骺匾旱芜M(jìn)行編碼后，利用隨機(jī)森林分類器和貝葉斯分類器進(jìn)行解碼，成功對20種實(shí)驗(yàn)條件、每種條件超過100000個(gè)液滴的大規(guī)模液滴群進(jìn)行了編碼與解碼（圖3D），解碼準(zhǔn)確率高達(dá)99.6%，展現(xiàn)了大規(guī)模微流控液滴作為細(xì)胞反應(yīng)器的應(yīng)用潛力。Athamanolap等[43]在微流控陣列平臺中使用數(shù)字PCR測定方法，在4 h內(nèi)完成了通常需要數(shù)天才能實(shí)現(xiàn)的快速細(xì)菌鑒定與抗菌藥物敏感性測試（圖3E），采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，依據(jù)基因熔解曲線自動識別了細(xì)菌種類，大大加快了識別速度。因此，人工智能在海量數(shù)據(jù)處理方面的突出性能，有助于突破微流控大規(guī)模樣品分析方面的技術(shù)瓶頸，推動更多先進(jìn)設(shè)備的開發(fā)。

由此可知，人工智能對微流控系統(tǒng)結(jié)果的高效分類，在醫(yī)學(xué)模型構(gòu)建、設(shè)備狀態(tài)評估、便攜式智能檢測設(shè)備開發(fā)、特殊目標(biāo)識別、大規(guī)模樣品分析等方面，都具有十分重要的意義。

6?結(jié)論與展望

微流控系統(tǒng)與人工智能分別在大數(shù)據(jù)生成、采集與數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢，使得二者的結(jié)合成為了一種必然的趨勢。首先，人工智能在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢，使其可對微流控系統(tǒng)自動化、高通量的分析流程進(jìn)行快速實(shí)時(shí)的分析與判斷。其次，人工智能高通用性的信號檢測與目標(biāo)識別能力，可以減少對特定檢測設(shè)備的依賴，降低硬件要求，縮小設(shè)備體積，節(jié)約檢測成本，推動微流控系統(tǒng)在微型化、集成化方面的發(fā)展。再次，人工智能可以對微流控系統(tǒng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，輔助研究者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)，歸納總結(jié)物性規(guī)律，構(gòu)建系統(tǒng)模擬與預(yù)測模型。最后，人工智能可以實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，綜合評估實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并智能調(diào)節(jié)其中關(guān)鍵步驟，充分發(fā)揮微流控系統(tǒng)的流體控制能力，推動其由自動化向智能化發(fā)展，以應(yīng)對更加復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)環(huán)境與更加廣泛的應(yīng)用需求。

基于當(dāng)前的應(yīng)用趨勢，微流控領(lǐng)域的研究人員對人工智能技術(shù)的理解正在逐漸加深，將理論運(yùn)用于實(shí)際情境的工程能力也越來越強(qiáng)。一方面，從簡單的回歸模型到相對復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)模型，再到復(fù)雜度較高的深度學(xué)習(xí)模型，人工智能在微流控系統(tǒng)中所應(yīng)用的模型復(fù)雜度逐漸提升;另一方面，從單一人工智能模型到多種模型聯(lián)用，從標(biāo)準(zhǔn)模型到各種優(yōu)化模型，所用模型的靈活性也在逐步提高。這既得益于人工智能技術(shù)的逐步普及，也體現(xiàn)了微流控研究者對人工智能的關(guān)注與迫切需要。隨著Tensorflow等學(xué)習(xí)框架、分布式計(jì)算，人工智能基礎(chǔ)教育的推廣，學(xué)習(xí)并使用人工智能技術(shù)的門檻將進(jìn)一步降低，人工智能將成為微流控系統(tǒng)中如同數(shù)學(xué)、化學(xué)、物理學(xué)和計(jì)算機(jī)一般的基礎(chǔ)技術(shù)。

雖然，人工智能在微流控系統(tǒng)中已取得了許多重要的應(yīng)用成果，但仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，CNN等常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通常需要使用大量標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而標(biāo)記數(shù)據(jù)比較費(fèi)時(shí)費(fèi)力，因此無標(biāo)簽、半監(jiān)督的高效模型可能會成為未來的研究熱點(diǎn)。此外，在面對復(fù)雜的研究體系時(shí)，采用降維學(xué)習(xí)等相對簡單的模型，可能尚不足以深入探究這些體系，而高度復(fù)雜的模型又帶來模型構(gòu)建與學(xué)習(xí)效率等方面的困難。因此，為了獲得更好的學(xué)習(xí)性能，還需進(jìn)一步發(fā)展深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等高復(fù)雜度模型，并開發(fā)更多針對復(fù)雜體系的研究策略。另外，由于開發(fā)難度的限制，目前人工智能主要用于對微流控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理，但是其在狀態(tài)評估、系統(tǒng)決策、智能優(yōu)化等方面仍然具有很大的應(yīng)用潛力。

總之，人工智能在微流控系統(tǒng)中的應(yīng)用展現(xiàn)出蓬勃的發(fā)展態(tài)勢，在目標(biāo)檢測、關(guān)聯(lián)預(yù)測、結(jié)果分類等方面展現(xiàn)了明顯的優(yōu)勢與良好的實(shí)用效果。隨著技術(shù)的快速進(jìn)步，人工智能技術(shù)必將逐步覆蓋微流控系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理、狀態(tài)評估、智能決策、自動優(yōu)化等方面，大大提高微流控系統(tǒng)的智能化水平，并最終在化學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、藥學(xué)、材料科學(xué)等領(lǐng)域取得更加廣泛且重要的應(yīng)用，甚至有望在當(dāng)前依賴專家經(jīng)驗(yàn)、人工嘗試的科研模式之外，發(fā)展出利用人工智能參與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、操作和結(jié)果處理的新的科研模式。

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