中國(guó)某化學(xué)實(shí)驗(yàn)室的一名新研究員已經(jīng)在以驚人的速度進(jìn)行前沿研究，而且“他”從來都不休息。
小來是世界上第一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全方位人工智能化學(xué)家機(jī)器人。發(fā)明者說，它基本上可以做任何需要在實(shí)驗(yàn)室里做的事情：從測(cè)試合成到化學(xué)物質(zhì)或材料的識(shí)別和分離，也就是所謂的特性化。
但小來并不只是接受命令。研究人員表示，該機(jī)器人還能夠進(jìn)行自己的實(shí)驗(yàn)并且發(fā)明材料。
該機(jī)器人是由中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)的研究人員開發(fā)的——化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院的羅毅和江俊教授，以及信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院的尚偉偉教授。
該機(jī)器人被設(shè)計(jì)成可以在實(shí)驗(yàn)室中自由移動(dòng)，其手臂可以握住試管或處理各種類型工作站上的儀器。研究人員表示，“小來”可以閱讀科學(xué)論文、設(shè)計(jì)新實(shí)驗(yàn)、觀察顯微鏡，甚至能夠分析結(jié)果來創(chuàng)造有用的新化學(xué)物質(zhì)。
不過更讓研究人員感到興奮的是，小來可能能對(duì)對(duì)高熵材料的研究做出貢獻(xiàn)，這是能源工業(yè)中一個(gè)至關(guān)重要的領(lǐng)域。
科學(xué)家們最近專注于為這種材料尋找催化劑，這可以提高氫電池的穩(wěn)定性，以及其他應(yīng)用。根據(jù)該研究小組的網(wǎng)站，“小來”正被用來尋找此類催化劑的最佳配方，從而提高電化學(xué)儲(chǔ)能的效率。
據(jù)尚教授介紹，模塊化的設(shè)計(jì)使得機(jī)器人非常多才多藝，可以根據(jù)需要來增加更多的實(shí)驗(yàn)工作站或計(jì)算機(jī)構(gòu)。
論文中稱：“小來”實(shí)際上由兩個(gè)移動(dòng)機(jī)器人和15個(gè)工作站組成。有了一個(gè)服務(wù)平臺(tái)和一個(gè)獨(dú)立的計(jì)算大腦，它就相當(dāng)于一群組織良好的人類化學(xué)家。”
機(jī)器人的人工智能由三個(gè)模塊組成:可以自動(dòng)閱讀大量文獻(xiàn)的機(jī)器閱讀模塊、進(jìn)行各種化學(xué)實(shí)驗(yàn)的移動(dòng)機(jī)器人模塊和基于理論計(jì)算生成預(yù)測(cè)模型的計(jì)算大腦模塊。
其中一個(gè)研究小組的演示視頻展示了機(jī)器人在為高熵材料制造催化劑時(shí)必須面對(duì)的復(fù)雜性。
首先，小來瀏覽了所有現(xiàn)有的相關(guān)文獻(xiàn)，其中包括1.6萬篇論文。然后用五種金屬組成催化劑。在這種情況下，小來從11.8萬種可能的元素組合中選擇了錳、銅、鈷、鎳和鋅作為候選元素。
選好部件后，下一個(gè)任務(wù)是確定每個(gè)元素的比例。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，小來首先在分子動(dòng)力學(xué)中進(jìn)行了計(jì)算，得到了所有可能的構(gòu)型。然后，小來對(duì)每種構(gòu)型的理論催化性能進(jìn)行了評(píng)價(jià)。在列出所有可行的模擬之后，它對(duì)每種配置進(jìn)行合成、表征和性能實(shí)驗(yàn)室測(cè)試。
在進(jìn)行了207次試驗(yàn)后，數(shù)據(jù)被上傳到一個(gè)云服務(wù)器上，機(jī)器人的計(jì)算大腦在那里總結(jié)和分析結(jié)果。
研究人員說，如果使用傳統(tǒng)的研究方法，這項(xiàng)研究將需要數(shù)百年的時(shí)間來確定最佳的催化劑配方，但是小來用了五個(gè)星期就完成了。
機(jī)器學(xué)習(xí)概念渲染圖
除了開發(fā)高熵催化劑外，小來還能解決其他問題，準(zhǔn)確地制造出有用的化學(xué)品。比如改變材料的氫摻雜濃度以提高光催化性能，優(yōu)化發(fā)光材料，尋找光學(xué)薄膜材料。
中科院化學(xué)研究所的一位研究人員說：“人工智能化學(xué)家在開發(fā)天然產(chǎn)物的合成路徑方面具有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樵谶@種情況下，反應(yīng)路徑總是漫長(zhǎng)而復(fù)雜的，而在計(jì)算機(jī)在這類復(fù)雜計(jì)算中的表現(xiàn)要優(yōu)于人腦。”
研究人員還為小來開發(fā)了相應(yīng)的虛擬服務(wù)平臺(tái)。計(jì)算機(jī)程序可以與機(jī)器人通信或定制實(shí)驗(yàn)協(xié)議。結(jié)果可以在平臺(tái)上可視化。
然而，中科大的一名研究人員指出了機(jī)器人的局限性。“人工智能化學(xué)家只能從現(xiàn)有的知識(shí)中獲取信息，并在已知的技術(shù)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，未來的發(fā)現(xiàn)在很大程度上仍依賴于人類科學(xué)家開發(fā)新理論和發(fā)明新技術(shù)。”
