AI機器人自主發(fā)現(xiàn)激光新材料！
【化工儀器網(wǎng) 項目成果】創(chuàng)造新的分子和材料通常是緩慢而困難的，研究人員不僅必須探索制造分子的無數(shù)配方，還必須探索不同的反應條件。他們必須在每一步測試新化合物，并評估擴大生產(chǎn)規(guī)模和將材料組裝到設備中的方案。因此，人工智能驅(qū)動的實驗室對于開發(fā)新藥、工業(yè)催化劑以及能源和減排技術(shù)的吸引力顯而易見。
過去10年間，實驗室已經(jīng)利用機器人使許多重復的步驟自動化。例如，2015年，美國伊利諾伊大學香檳分校的化學家Martin Burke推出了一種合成小分子的自動化系統(tǒng)。后來，通過引入AI，研究人員添加了反饋回路，使新化合物的表征數(shù)據(jù)可以指導下一步的合成。而發(fā)現(xiàn)新材料并將其組裝成設備則需要機器人在更多步驟中實現(xiàn)協(xié)同工作，但很難在一個實驗室內(nèi)擁有所有的工具，完成所有的步驟。
5月16日，研究人員在《科學》上發(fā)表文章，報道了由上述工作合成的一種能以創(chuàng)紀錄效率發(fā)射激光的化合物。它連同該聯(lián)盟近期的其他成果表明，在某些領(lǐng)域，自動化實驗室能超越最優(yōu)秀的科學家，找到被人類錯過的發(fā)現(xiàn)。
來自多倫多大學、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校、不列顛哥倫比亞大學、波蘭科學院等組成的33位科學家合作，提出了一種基于云的策略，該策略支持非本地化和異步的設計-制造-測試-分析周期。
研究團隊專注于一個特定的目標：發(fā)現(xiàn)可以發(fā)射高純激光的有機化合物。這種材料可以制成薄而柔軟的發(fā)光薄膜，為先進顯示器和電信設備供能。
在研究過程中，格拉斯哥大學和不列顛哥倫比亞大學的實驗室制作了許多方糖大小的材料結(jié)構(gòu)塊。它們被送到Burke和Aspuru Guzik的研究小組，在那里被機器人以不同的組合方式編織成候選發(fā)射器。接著，這些候選發(fā)射器被送往不列顛哥倫比亞大學的實驗室，表征其在溶液中的發(fā)光特性，并確定其中表現(xiàn)最好的發(fā)射器合成和純化制造所需的大量物質(zhì)。隨后，這些材料幾克為一批地運往九州大學實驗室，被納入工作激光器中，進行性能測試。
而上述整個操作流程都由一個基于云的AI平臺監(jiān)督。該平臺從每個實驗中學習，并將反饋數(shù)據(jù)納入后續(xù)迭代中。而這一過程中的瓶頸主要在物流運輸上，因為要及時將化合物運往世界各地的實驗室。
該研究共產(chǎn)生了621種新化合物，發(fā)現(xiàn)了21種最先進的新材料，還有一種比任何其他有機材料更有效地發(fā)射藍色激光。這一壯舉表明，在某些領(lǐng)域，自動駕駛實驗室可以超越最優(yōu)秀的科學家，發(fā)現(xiàn)人類所錯過的東西。
目前，該研究以「Delocalized, asynchronous, closed-loop discovery of organic laser emitters」為題，于2024年5月17日發(fā)布在《Science》。
(資料來源：中國科學報)
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