人工知能が研究の世界と出会うと何が起こるのでしょうか?シンプル: A-Lab のような研究所が誕生します。私たちの研究方法や新しい資料の発見方法を変えることを約束するハブ。
ヤン・ゼン、ローレンス・バークレー国立研究所のA-Labを率いる科学者は、目標は人工知能を使用して未来の材料を発見することであると述べた。実際、A-aLab は、完全に自動化され加速された研究サイクルでロボットと AI の可能性を最大限に活用する研究室のモデルとなるように設計されています。
高潔な旋風
新しい材料の探索における主な問題は、理論的予測から実験的検証に至るまでに必要な時間です。
人間の研究者の最大100倍のサンプルを処理できるA-Labのような研究室が登場するのはこのためです。
目標は、太陽電池、燃料電池、熱電、その他のクリーン エネルギー技術などの分野に有用な材料を見つけることです。バッテリーとエネルギー貯蔵用の新素材からスタート。
未来の研究室では、科学に奉仕するロボットの振り付け
A-Labでは、 材料の合成 それは完全な同期で動作するロボットの艦隊によって管理されます。 例？ 対象素材を選択後、 最初のロボット 前駆体と呼ばれる成分のさまざまな組み合わせを計量して混合します。 その中には、リチウム、鉄、銅、マンガン、ニッケルなどの金属酸化物があります。
二代目ロボット サンプルをオーブンにロードします。 第XNUMX 生成された材料を抽出し、細かい粉末にします。 最終的には、 XNUMX番目のロボット (またはロボット アーム) は、サンプルを分析デバイスに転送します。 X線回折装置 そして自動電子顕微鏡。 ツールは結果を人工知能システムに送信します。人工知能システムは研究サイクルを導き、得られた新しい情報に基づいて適応させます。
将来の研究室におけるこの適応的な構成により、私たちは絶えず変化する研究環境に対処できるようになります。業界で使用されている従来の自動化プロセスと比較すると、大きな違いがあります。
システム全体は「閉ループ」として設計されており、人間の介入なしに意思決定が行われるため、研究者は実験の設計、結果の分析、および実用化の可能性により多くの時間を費やすことができます。
新時代
ゲルト・シーダーA-Labの主任研究員は、新しい自律的な研究所は材料研究の転換点となり、過去70年間この分野を特徴づけてきた遅くて高価なサイクルを打破するだろうと述べている。
A-Lab は、液体ベースのプロセスを自動化するよりも複雑なタスクである無機粉末を出発原料として使用する方法の先駆者にすぎません。ただし、利点は、より大量の材料を生産し、多種多様な物質を探索できることです。
研究者らは今後もシステムの最適化を進め、材料を補充するロボットやサンプル分析用の追加ツールなどの新機能を追加する予定だ。
私たちはまだ始まったばかりです。長い計画を経て、最初の材料の研究は 2023 年 XNUMX 月に始まりました。シェイクスピアの言葉を借りれば、「未来はこれらの研究所から出てくるのと同じ材料でできている」のです。
