再登《Nature》封面!可靈活移動的機器人每天工作 21.5 小時,8 天發現新催化劑材料

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轉載從: Tech News 科技新報

再登《Nature》封面!可靈活移動的機器人每天工作 21.5 小時,8 天發現新催化劑材料

靈活穿梭實驗室的科學家,可能不是人類,而是 AI 機器人。

2019 年,利物浦大學研究團隊自研一款 AI 機器人化學家。外觀由固定基座和一隻靈活機器手臂構成,可使用精密的實驗室裝置,獨立研究。

據了解,AI 機器人化學家在研究方面發揮重要作用,可完成數千種催化劑篩查,並發現可擷取氫的催化劑材料,更重要的是效率驚人,可在一週內研究 1 千種催化劑配方,這相當於一名博士生 4 年的工作量。當時這發明還登上《Nature》封面。

再登《Nature》封面!可靈活移動的機器人每天工作 21.5 小時,8 天發現新催化劑材料

最新一期《Nature》封面再次發現這位機器人化學家,不過是全新升級版,不僅可像人類自由穿梭於實驗室,且還能一週工作 7 天,一天工作 21.5 小時,高強度不會累。餘下 2.5 小時還是用來充電,工作時長遠超過人類。

最重要的是,它比人類還聰明,自己發現一種新型催化劑材料。

聰明又能幹的機器人化學家

利物浦大學研究團隊經過一年研究改造,現在 AI 機器人化學家已具備人形特徵,身高 175 公分,體重 400 公斤。雖然體重較重,但動作一點也不笨重。之前 AI 化學家只能固定位置,透過靈活的手臂做實驗,現在它可以自己滑動了。

再登《Nature》封面!可靈活移動的機器人每天工作 21.5 小時,8 天發現新催化劑材料

AI 機器人與人類最大差別是,工作效率非常高,且晝夜不停。最近的研究,這位化學家 8 天工作 172 小時,移動 319 次,完成 6,500 次操縱,相當於走了 2.17 公里,正常人類最長工作 88 小時,還是超負荷狀態。

再登《Nature》封面!可靈活移動的機器人每天工作 21.5 小時,8 天發現新催化劑材料

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▲ 不分晝夜,活脫脫的工具人。

另外,AI 機器人化學家能使用實驗室所有裝置,不需要指導。成員之一班傑明‧伯格(Benjamin Burger)博士介紹,它的思考可達到 10 個維度,實驗室所有基礎工作都能獨立執行,如秤量固體,配置液體,除去容器空氣,執行催化反應及定量反應產物等。

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這雖然還不能成為真正意義的化學家。稱 AI 機器人為化學家是因為它不局限在機器勞動,而邁向自主研究階段。最近的實驗,它首次發現一種高活性催化劑。

實驗室負責人安迪‧庫珀(Andy Cooper)教授介紹,「它不只是實驗室機器,而是超強團隊成員」。

目前最大的挑戰是讓系統堅固耐用。伯格說:「如果要長期自主工作,平穩進行數千次精細操作,每項工作的出錯率要極低。但一旦目標達成,與人類操作員相比,機器人犯的錯要少得多。」

自主發現高活性催化劑

AI 機器人化學家是 Andy Cooper 實驗室與 Leverhulme 功能材料設計研究中心聯合開發的新計畫,一直希望透過現代電腦技術的力量改變新材料的發現過程。

這點與庫珀不謀而合。我們知道,生物、化學領域有數以億計的化合物分子,規模和複雜性一直是實驗室難以克服的問題。

庫珀團隊認為,機器人可在這方面發揮獨特優勢,透過 AI 技術在廣闊、未經開發的化學空間高效探索,挖掘潛在新型材料。由於樣品類別、儀器和測量多樣性的要求,庫珀團隊開發 AI 機器人化學家主要用來搜索、篩查和發現能從水中擷取氫氣的光催化劑。

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最近經過 688 次實驗後,AI 化學家首次發現比原始配方活性高 6 倍的光催化劑混合物。

它是如何發現的?AI 機器人化學家首要目的是不斷提高光催化劑 P10 / L-cysteine(半胱氨酸)系統的 HER(自動析出氫氣率)。研究人員使用 5 種假設訓練它。

分解催化劑之前,它的基本工作流程是:將空樣品瓶載入固體配置站,然後在氣相色譜儀台裝上新樣品分析。最後根據結果,將完成樣品存入對應的輸入站。

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AI 機器人的工作環境和裝置與人類並無不同,包括 GC、氣相色譜儀、輸入站等,AI 機器人化學家能透過雷射掃描和觸摸回饋系統甄選和回饋位置、儀器和藥物。

研究人員介紹,試驗關鍵在於 AI 化學家內建貝葉斯搜索演算法,但根據前一次實驗結果確定下一步最佳試驗方式,經過優化訓練後,最終發現這款高活性新型光催化劑材料。

據了解,實驗的複雜程度與變數成級數關係,人類往往因處理變數較少,局限在狹窄範圍內,AI 機器人化學家的探索空間包含 11 個變數,相當於機器人大腦在 10,800 萬個候選實驗的 10 維空間搜索。

要強調的是,AI 機器人出色的效能表現,並非為了超越人類,而是輔助人類完成研發。庫珀表示,「研發戰略目標是使研究人員自動化,而不是使儀器自動化。AI 機器人的彈性和創造性,有助於解決問題和改變工作方式,為研究人員挪出更多時間創造性思考。」

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:利物浦大學