基于AI赋能实验室安全管理的研究与思考

摘要

针对传统实验室安全管理中存在的监测手段滞后、数据整合能力不足等问题，本文系统分析了传统实验室安全管理在风险预警、数据整合及应急响应方面的技术瓶颈。基于智能图像识别、动态风险预测模型及多模态数据融合等人工智能关键技术，采用案例分析与对比实验相结合的研究方法，通过多模态数据采集实验、联邦学习分布式训练实验及虚实融合应急演练平台搭建，提出基于端-边-云架构的系统设计方案与联邦学习驱动的数据治理方案并规划了虚实结合的应急演练平台开发路径。研究成果为实验室安全管理的智能化升级提供了技术支撑，推动安全管控从被动响应向主动预防转变，促进了多源异构数据的标准化治理与跨场景协同应用。

关键词

实验室安全管理 / 人工智能 / 多模态数据融合 / 联邦学习