AI機器人自主發現激光新材料!
【化工儀器網 項目成果】創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,并評估擴大生產規模和將材料組裝到設備中的方案。因此,人工智能驅動的實驗室對于開發新藥、工業催化劑以及能源和減排技術的吸引力顯而易見。
過去10年間,實驗室已經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。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據可以指導下一步的合成。而發現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協同工作,但很難在一個實驗室內擁有所有的工具,完成所有的步驟。
5月16日,研究人員在《科學》上發表文章,報道了由上述工作合成的一種能以創紀錄效率發射激光的化合物。它連同該聯盟近期的其他成果表明,在某些領域,自動化實驗室能超越最優秀的科學家,找到被人類錯過的發現。
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:發現可以發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構塊。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射器。接著,這些候選發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光特性,并確定其中表現最好的發射器合成和純化制造所需的大量物質。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平臺監督。該平臺從每個實驗中學習,并將反饋數據納入后續迭代中。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。
該研究共產生了621種新化合物,發現了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射藍色激光。這一壯舉表明,在某些領域,自動駕駛實驗室可以超越最優秀的科學家,發現人類所錯過的東西。
目前,該研究以「Delocalized, asynchronous, closed-loop discovery of organic laser emitters」為題,于2024年5月17日發布在《Science》。
(資料來源:中國科學報)
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