Digitale Assistenz im Labor

Mit Micro Services werden neue virtuelle Assistenten möglich

  • Abb. 1: Der Laboratory Service Bus ist das zentrale Element in einer Micro-Service basierenden Laborarchitektur. Alle Module, wie Datenbanken, LIMS, ELN, LES oder Devices, verbinden sich mit dem Bus System und kommunizieren über diesen miteinander. Dies ermöglich einfachere Änderungen, bessere Wartbarkeit und somit eine Kostenreduktion.Abb. 1: Der Laboratory Service Bus ist das zentrale Element in einer Micro-Service basierenden Laborarchitektur. Alle Module, wie Datenbanken, LIMS, ELN, LES oder Devices, verbinden sich mit dem Bus System und kommunizieren über diesen miteinander. Dies ermöglich einfachere Änderungen, bessere Wartbarkeit und somit eine Kostenreduktion.

Die Digitalisierung ist nicht aufzuhalten und verändert in vielen Branchen den Arbeitsalltag. Einige Entwicklungen sind nicht neu, wie beispielsweise papierlose Labore. Jedoch ermöglichen neue Technologien wie KI und Micro Services eine schnellere Entwicklung, bessere Wartbarkeit und eine Kostenreduktion. Aber nicht nur bekannte Anwendungen profitieren hiervon. Es werden auch neue Assistenztools zur Unterstützung bei der immer stärker wachsenden Informations- und Datenflut möglich.

 
Die notwendigen Technologien sind vorhanden
Es gibt jedoch noch einige Stolpersteine auf dem Weg zur digitalen Assistenz im Labor: die Prozesse sind hoch komplex und dynamisch, Standards z. B. für die Gerätekonnektivität fehlen oder sind nicht verbreitet genug. Im Labor entstehen dadurch unnötige Laufwege und ein hoher manueller Dokumentationsaufwand von Prozessschritten. Unbekannte Varianzen führen zu Schwierigkeiten bei der Reproduzierbarkeit von Experimenten. Die meisten Labor Informations Management Systeme (LIMS) und (Elektronische Labor Notizbücher) ELNs verlagern das Problem in die digitale Welt anstatt es zu lösen. Seit Jahren wird daher regelmäßig über Standards diskutiert. Die ersten Anfänge sind gemacht. So ermöglicht zum Beispiel der SiLA2 Standard einen einheitlichen Datenaustausch und vereinfacht die Kommunikation zwischen Geräten. Allotrope ist ein weiterer Standard, der bestimmte Spezifikationen für das Datenformat festlegt. All das ist wichtig löst aber noch nicht das eigentliche Problem. Für die Grundlage einer intelligenten Assistenz im Labor benötigt es eine nicht weniger intelligente Infrastruktur und Architektur.
 
Laboratory Service Bus und Micro Services
Gerade in Laborumgebungen wird immer noch zu sehr auf monolithische Softwarestrukturen gesetzt. Monolithische Anwendungen sind nicht per se schlecht, aber gerade Labore sind wie geschaffen für eine modularisierte IT-Welt: Allerorts stehen spezialisierte Geräte. Prozesse werden insbesondere in der Forschung permanent angepasst und jedes Labor hat seine eigene Spezialisierung und benötigt andere Informationen und Daten.

Die Anpassung eines monolithischen Systems benötigt Zeit und ist unter Umständen überhaupt nicht realisierbar. Wird die Anwendung in einzelne Module zerlegt, die auf einer höheren Ebene eine konfigurierbare Schnittstelle bieten, hat dies viele Vorteile: Module können wiederverwendet werden, durch die Konzentration der Testung der Module verringert sich der Wartungsaufwand und neue Funktionen können hinzugefügt oder entfernt werden, ohne dass die Änderungen andere Funktionen beeinträchtigen.

Die Konfiguration zur Vernetzung der einzelnen Module kann abstrahiert und auf eine höhere Ebene gehoben werden. Eine „Ereignisbasierte Zwischenschicht“ nimmt hier eine zentrale Rolle ein: der Laboratory Service Bus (LSB) Abb.1. Einzelne Anwendungen und Micro Services werden mit einem Bussystem verbunden und kommunizieren so mit anderen Modulen. Die Verantwortlichkeit liegt allein innerhalb dieses Moduls. Die Verknüpfung mit anderen Services wird eine Ebene höher konfiguriert.
Die Kommunikation funktioniert nach einem einfachen Prinzip. Jedes Modul bietet eine Reihe von Ereignissen und Funktionen an. So kann z.B. ein Temperatursensor das Ereignis „Neuer Messwert“ anbieten. Jedes Mal, wenn die Temperatur gemessen wird, meldet der Sensor dies automatisch an den LSB. Von dort können anschließend bei anderen Services Funktionen aufgerufen werden. Bei einem Datenbankservice könnte eine Funktion „Messwert speichern“ ausgelöst werden, welche die Temperatur in der Datenbank abspeichert. Zusätzlich könnte ein „Temperatur-Überwachungsdienst“ bei der Überschreitung eines Schwellwerts ein weiteres Ereignis auslösen und z.B. die Kühlung aktivieren oder eine Nachricht verschicken. Auf diese Weise lassen sich die unterschiedlichsten Ketten konfigurieren, ohne dass die einzelnen Services aufeinander aufbauen.
Da der LSB selbst als Modul angesehen werden kann, unterliegt dieser den gleichen Eigenschaften wie die beschriebenen Services.
 
 
Gute Aussichten?
Wie gut solch ein System in der Praxis funktioniert, konnte auf dem nICLAS Forum in Stuttgart Ende Oktober 2019 besichtigt werden. Für die Veranstaltung wurden innerhalb kurzer Zeit mehrere Prototypen implementiert und problemlos miteinander verknüpft. Ziel des Use Cases war es einen virtuellen Assistenten aufzubauen. Nachfolgend eine detailliertere Beschreibung:
Ausgangspunkt für den persönlichen Assistenten ist das Experiment, welches der Laborant durchführen möchte. Sobald ein Experiment gestartet wird, begleitet der virtuelle Assistent den Nutzer bei der Durchführung von der Materialienzusammenstellung, über die Laborarbeit bis zurück an den Arbeitsplatz. Die wichtigsten Informationen erhält der Nutzer auf sein Smartphone, welches auch zur Anmeldung an der jeweiligen Station dient. Nach dem Starten des ersten Experiments geht es zur ersten Station: das Lager. Hier zeigt die „Lager-App“ auf einem großen Monitor an der Wand alle relevanten Informationen für den Benutzer an.
Die Anwendung berechnet durch Informationen über Benutzer und Experiment welche Reagenzien, Verbrauchsmaterialien etc., zur Durchführung benötigt werden und zeigt diese als spezifische „Shopping Listen“ mit Lagerort und benötigter Menge an. Findet der Laborant das relevante Regalfach nicht, unterstützt das System mit dem sogenannten „Light Guide Modul“ und beleuchtet mit einer Signalfarbe das Fach. Für Sonderwünsche steht ein weiteres Modul bereit, welches Sprachbefehle des Benutzers auswertet und wichtige Hinweise geben kann. Nach der Entnahme der Artikel werden die Bestände automatisch angepasst und der Benutzer kann das Lager in Richtung Labor verlassen.
Auch am Arbeitsplatz im Labor funktioniert die schnelle Anmeldung an die „Workstation-App“ mittels Smartphone. Der Nutzer wird mit dem aktuellen Experiment begrüßt und fortan durch die jeweiligen Prozessschritte geleitet. Sollte es zu Abweichungen in der Durchführung kommen, kann der Laborant diese mittels Sprache dokumentieren und die Aufzeichnung in der Benutzeroberfläche überprüfen.
Für den anschließenden Prozessschritt muss eine Messung an einem Laborgerät durchgeführt werden. Damit der Laborant den Weg nicht selber gehen muss, kann er den mobilen Laborroboter „Kevin“ rufen, welcher anschließend die Proben übernimmt, selbstständig zum Messgerät fährt und die Messung durchführen lässt, um die Probe anschließend zum Laboranten zurückzubringen.
Jeder der oben beschriebenen Services steht hierbei für sich, ist unabhängig und kommuniziert je nach Bedarf mit anderen Services. Das führt zu einem weiteren entscheidenden Vorteil der Modularisierung: auch externe Dienstleister können ihre Software ohne große Mühen in ein solches Systems integrieren, ohne die Stabilität des Gesamtsystems zu gefährden. Eine Konzentration auf ihre Software und die eigentliche Funktion ist ausreichend.
 
Ausblick
Eine konsequente Modularisierung aufgabenspezifischer Services, verbunden mit einer intelligenten Infrastruktur schafft für Labore eine ganz neue Entwicklungsumgebung. Sind Informationsflüsse erstmal geschaffen und die Daten in sinnvoller Weise abgelegt, werden nicht nur Vorteile gegenüber Nutzerinteraktionen geschaffen. Daten sind leichter zugänglich, was auch für Machine Learning zuträglich ist. Ist dieses System einmal etabliert, dann sind wir dem virtuellen Assistenten im Labor ein gutes Stück nähergekommen.
 
 
Autoren
Matthias Freundel1,  Thomas Ort1
 
 
Zugehörigkeiten
1Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung Stuttgart
 
 
Kontakt   
M.Sc. Matthias Freundel

Gruppenleiter „Digital Lab Services“
matthias.freundel@ipa.fraunhofer.de
 
M. Sc. Thomas Ort
Projektleiter „Assistenzsysteme im Labor“
thomas.ort@ipa.fraunhofer.de
 
Abteilung für Laborautomatisierung und
Bioproduktionstechnik
Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung
Stuttgart, Deutschland

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