实时监测样本的位置和状态变化通常需要使用各种传感器和数据采集技术。以下是几种常见的方法：

1. **传感器**：传感器是一种装置，能够检测和响应环境中的某种物理量（如温度、压力、湿度、位置等）。这些传感器可以连接到电子设备（如智能手机、电脑或专门的仪器）以读取其读数。对于样本的位置和状态变化，可以使用不同类型的传感器，如位置传感器（如红外或超声传感器）、温度传感器、湿度传感器、压力传感器等。
2. **无线传感器网络**：无线传感器网络由一组能够相互通信并收集数据的传感器组成。这些传感器可以收集信息，并通过无线通信将数据发送到远程位置，如数据中心或云服务器。这种方法特别适合于需要实时监测大量样本的情况。
3. **生物传感器**：生物传感器是一种特殊的传感器，能够检测生物分子（如蛋白质、DNA、病毒等）的存在和变化。这些传感器通常与机器学习算法结合使用，能够自动识别和分析样本的变化。
4. **数据采集和分析系统**：这种方法包括构建专门的硬件和软件系统，以实时收集、处理和分析样本数据。这些系统可能包括计算机视觉技术（如摄像头和图像处理软件），用于监测样本的位置和外观变化；或者使用专门的仪器（如光谱仪、质谱仪等）来分析样本的化学成分和变化。
5. **AI和机器学习**：AI和机器学习算法可以用于分析传感器收集的数据，以预测样本的位置和状态变化。例如，使用深度学习算法可以从图像中识别样本的特征，或者通过分析样本的化学成分和环境参数的变化来预测其状态。

最后，对于实时监测，需要确保系统的实时性、准确性、稳定性和可靠性。这可能需要优化传感器选择、数据采集和处理方法、算法设计等方面的工作。同时，还需要考虑如何将数据传输到远程位置（如数据中心或云服务器），以及如何对异常情况进行报警和处理。