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科學家要被替代了？由六個自動化實驗室組成的全球聯盟，在人工智慧 (AI) 的監督下，著手生產新型鐳射材料，將工作從合成到測試分開。
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，提出了一種基於雲的策略，該策略支援非本地化和非同步的設計-製造-測試-分析週期。
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鐳射。
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。
該研究以「Delocalized, asynchronous, closed-loop discovery of organic laser emitters」為題，於 2024 年 5 月 17 日釋出在《Science》
「自動化實驗室正在超越概念驗證演示。」北卡羅來納州立大學化學工程師 Milad Abolhasani 說，他開發了一個與這項新工作無關的自動駕駛實驗室，「他們已經開始將科學的前沿推向新的水平。」
人工智慧驅動的實驗室對於開發新藥、工業催化劑以及能源和減排技術的吸引力是顯而易見的。創造新的分子和材料通常是緩慢而乏味的。研究人員不僅必須探索製造分子的無數配方，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，並評估擴大生產規模和將材料組裝到裝置中的方案。
在過去的十年中，機器人已經開始自動化許多這些重複步驟。例如，2015 年，伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校的化學家 Martin Burke 推出了一種用於合成小分子的自動化系統。
論文連結：https://www.science.org/doi/10.1126/science.347.6227.1190
後來，透過結合人工智慧，研究人員新增了反饋迴圈，因此新表徵的化合物的資料可以指導下一步合成什麼的決策。但 Burke 說，發現新材料並將其組裝成裝置需要機器人在更多步驟中協同工作。「沒有人可以在一個實驗室裡同時擁有所有這些工具和觀點。」
Burke 和多倫多大學理論化學家 Alán Aspuru-Guzik 認為，他們可以將不同實驗室中的這些不同功能結合起來。「我們想，讓我們建立一個由自動駕駛實驗室組成的更大的自動駕駛實驗室。」Aspuru-Guzik 說。
因此，兩人與韓國基礎科學研究所、格拉斯哥大學、不列顛哥倫比亞大學（UBC）和九州大學的實驗室合作，專注於一個特定的目標：發現可以發射高純度鐳射的有機化合物。
這種材料可以為先進的顯示器和電信裝置提供動力，因為它們可以製成薄的、柔性的、發光的薄膜。但儘管該領域的工作已經進行了十多年，但只發現了大約十幾種候選有機鐳射發射器。
首先，格拉斯哥大學和 UBC 實驗室生產了方糖大小的材料構建塊。這些彩色粉末被包裝起來併傳送給 Burke 和 Aspuru-Guzik 的小組，機器人將它們以不同的組合編織成候選發射器。所有這些都被傳遞到多倫多，在那裡其他機器人在解決方案中描述了它們的發光特性。
對於最好的物質，UBC 實驗室確定瞭如何合成和純化製造裝置所需的大量物質。然後，這些材料以幾克為一組被運往日本，九州實驗室將它們整合到工作鐳射器中並測試其效能。
整個操作由一個基於雲的人工智慧平臺監督，該平臺主要由多倫多和韓國的團隊設計，從每個實驗中學習並將反饋納入後續迭代中。「這幾乎就像一首交響樂。」格拉斯哥大學實驗室的負責人 Lee Cronin 說。主要障礙是及時在世界各地運輸設施。「聯邦快遞成為了瓶頸。」Burke 說。
這次合作得到了回報。這項工作產生了 621 種新化合物，其中 21 種可與最先進的鐳射發射器相媲美，還有一種比任何其他有機材料更有效地發射藍色鐳射。
瑞士聯邦理工學院自動駕駛實驗室專家 Philippe Schwaller 表示：「讓所有這些不同的元件協同工作真是令人印象深刻。」
發現的速度「太快了」，斯克裡普斯研究中心的化學工程師 Donna Blackmond 表示，「他們的方法比平常更快地找到了優秀的候選物。」
這並不是最近唯一的成功。例如 2023年，Abolhasani 的實驗室報告稱，他們創造了所謂的鈣鈦礦礦物奈米粒子，這種奈米粒子表現出創紀錄的光致發光效能，這種特性可以識別可能在太陽能電池中發揮良好作用的材料。
論文連結：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/aenm.202302303
在去年 ChemRxiv 上釋出的預印本中，Burke 團隊報告了一種人工智慧裝置，它不僅合成了一系列新的光捕獲化合物，而且揭示了是什麼讓它們穩定而不是容易快速崩潰，讓我們難得一睹人工智慧（通常是黑匣子）是如何做出決定的。
論文連結：https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/64ef56463fdae147fa2346d4
Burke 希望自動化和人工智慧的進步將使越來越多的實驗室能夠聯合起來。「這是我們迫切需要的東西。」他說。它最終可能會讓科學家停止追求機器人任務併成為機器人霸主。
相關報導：https://www.science.org/content/article/no-humans-needed-ai-robots-discover-new-laser-materials-on-their-own