在航空航天、国防、汽车、能源等关键行业中，对具有特定性能的新材料的追求是推动进步的基石。然而，传统上，材料的发现是一个缓慢而耗费资源的艰苦过程，严重依赖人类的直觉、反复试验和大量的资金投入。科学家们长期以来一直在寻找加速这一过程的方法，而一种革命性的方法正在迅速获得关注：自驱动实验室。这些整合了机器学习、实验室自动化和机器人的机器人平台，有望从根本上重塑材料的发现和开发方式。
这种转变并非一蹴而就，而是一场由多重力量驱动的变革。
首先，一个核心原则是自驱动实验室能够自主设计、执行和分析实验，以远超人类能力的速度和效率迭代设计。近期，这些实验室在数据收集速率上实现了显著提升——至少比之前技术快十倍——同时降低了成本并最大限度地减少了环境影响。这种进步不仅仅是渐进式的；它代表了材料科学的范式转变。传统的科学方法虽然稳健，但受到人类科学家构思实验、实际进行实验和解释结果的速度的限制。自驱动实验室通过持续收集实时实验数据来规避这些限制，实际上可以 24/7 全天候运行，没有疲劳或偏见。
以多伦多大学的加速联盟为例，最近获得了 2 亿美元的拨款，以进一步发展这些能力，突显了对这项技术潜力的重大投资和信念。这笔资金将支持创建更复杂的“自驱动实验室”，以加速科学突破。这些实验室的应用不仅仅是加快现有流程。它们正在促进对先前被认为难以处理的广阔化学空间的探索。例如，研究人员正在利用自驱动实验室通过系统地混合主要金属和一系列其他元素来发现新型合金解决方案，旨在创造具有精确工程特性的材料。
其次，Dunia Innovations 正在利用这项技术开发用于 power-to-X 应用的下一代电催化剂，包括绿色氢和氨的生产，甚至将二氧化碳转化为有价值的化学产品。此外，在这些实验室中开发“动态流”系统正在解决一个关键的瓶颈——闲置停机时间——从而进一步优化数据生成并加速实验周期。阿贡国家实验室还开发了一个自驱动实验室 Polybot，专门设计用于自动化电子聚合物研究的各个方面，使科学家们能够专注于需要人类创造力的更高级任务。一个特别引人注目的快速进展的例子是，一个自驱动实验室在一天自主实验中发现了一种一流的掺杂钙钛矿量子点。这展示了极快优化和发现的潜力。
最后，自驱动实验室的兴起并非偶然。它是几项关键技术趋势融合的直接结果。数据科学的指数级增长，加上自动化实验技术的进步，为这些系统的蓬勃发展创造了沃土。人工智能 (AI) 算法的集成是其运作的核心，使其能够从实验数据中学习、预测最佳条件并自主完善其方法。这与关于人工智能对劳动力和社会的影响的更广泛讨论相呼应，正如探索人类与智能机器之间不断发展的关系的研究所强调的那样。虽然对失业的担忧是合理的，但材料科学的重点是增强——为科学家提供能够扩大其能力并加速其研究的工具。潜在的好处不仅仅是科学进步；与这些实验室相关的降低的成本和环境影响与更广泛的可持续发展目标和负责任的创新需求相一致。即使是看似不相关的领域，例如使用 GeForce NOW 等服务的游戏，也证明了基于云计算的计算的日益普及和强大功能，而云计算是许多自驱动实验室应用的基础要素。
发表回复