AI 機器人一週研究 1000 種催化劑,生產力直逼博士生 4 年工作量

【我們為什麼挑選這篇文章】在化學領域中,光催化劑(photocatalyst)指的是能夠加速光化學反應的催化劑,它可以重複利用、激發條件簡單、成本低,目前已被應用於能源領域的水解製氫、環境保護領域處理有機污染物等。
在最新一期《Nature》雜誌封面,有個 AI 機器人化學家自主研發了高活性的光催化劑混合物,其工作效率更是驚人,令科學界為之一亮。(責任編輯:賴佩萱)

靈活穿梭在化學實驗室的科學家,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了一款 AI 機器人化學家。這款機器的外觀由一個固定基座和一個靈活機器臂構成,它可以使用精密的實驗室設備,獨立展開研究。

高效率 AI 機器人,一周產量等同博士生 4 年工作量

據瞭解,AI 機器人化學家在科研方面發揮了重要作用, 它可以完成數千種催化劑的篩查工作,並從中發現能夠提取氫元素的催化劑材料 ,更重要的是,它的效率非常驚人,可以在一週之內研究 1000 種催化劑配方,而這相當於一個博士生 4 年的工作量。當時這項新發明還登上了《Nature》封面。

昨天,我們在最新一期《Nature》封面上,再次發現了這位機器人化學家。不過,這一次是全新升級版,它不僅可以像人類一樣自由穿梭在實驗室設備之間,而且還可以一週工作 7 天,一天工作 21.5 小時,高強度不會累。僅剩下 2.5 小時還是用來充電,工作時長遠超人類。

最重要的是,它比人類還聰明自己發現了一種新型催化劑材料。

邁向自主階段的 AI 機器人化學家,犯錯機率比人類還低

利物浦大學研究團隊經過一年的研究改造,現在這位 AI 機器人化學家已具備人形特徵,身高 1.75 公尺,體重 400 公斤。雖然體重比較重,但是動作上一點也不顯笨重。此前,AI 化學家只能固定在基座上,透過靈活的手臂做試驗,而現在它可以在實驗室中有意識的靈活移動。

AI 機器人區別於人類的一大特色是,它的工作效率非常高,而且晝夜不停。在最近的一項研究中,這位化學家在 8 天內工作了 172 小時,移動了 319 次,完成了 6500 次操縱,相當於行走了 2.17 公里 ,而正常人類最長工作 88 小時,而且是超負荷工作狀態下。

另外,AI 機器人化學家能夠使用實驗室中的所有設備,不需要人為指導。該團隊的 Benjamin Burger 博士介紹, 它的思維可以達到 10 個維度,實驗室中所有的基礎任務它都可以獨立執行,比如稱量固體,分配液體,從容器中除去空氣,運行催化反應以及定量反應產物等

而這並不能夠成為一名意義上的化學家。之所稱 AI 機器人為化學家是因為它已經不僅侷限在機械的體力勞動,而是邁向了自主研究的階段。就在最近的試驗中,它首次發現了一種高活性的催化劑。

對此,實驗室負責人 Andy Cooper 教授介紹說:「它不止是實驗室中的一台機器,而是我們超強團隊中的成員。對於當前的 AI 機器人化學家,最大的挑戰是使系統堅固耐用。」

Benjamin Burger 博士介紹說:「如果要在長期的自主工作中,平穩地進行數千次的精細操作,每項任務的出錯率需要極低。但是一旦這樣的目標達成,與人類操作員相比,機器人犯的錯誤要少得多」。

AI 化學家試驗 688 次,發現高活性光催化劑

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項目,該中心一直希望通過現代電腦技術的力量,改變新材料的發現。

而這一點與庫珀教授不謀而合。我們知道,在生物、化學領域存在著數以億計的化合物分子,規模性和複雜性一直是實驗室難以攻克的問題。

庫珀教授團隊認為,機器人可以在這方面發揮獨特的優勢,它能夠透過 AI 技術在廣闊的、未經開發的化學空間進行高效探索,挖掘潛在的新型材料。由於樣品類型、儀器儀表和測量多樣性的要求,庫珀教授團隊開發 AI 機器人化學家主要用來搜索、篩查和發現能夠從水中提取氫氣的光催化劑。

最近,經過 688 次試驗後,AI 化學家首次發現了比原始配方活性高 6 倍的光催化劑混合物。

AI 化學家的大腦內置「貝葉斯算法」,進行 10 維度的空間搜索

那麼它是如何發現的呢?在本次試驗中,AI 機器人化學家的首要目的是不斷提高光催化劑 P10 / L-cysteine(半胱氨酸)系統的 HER(自動析出氫析出率)。在此,研究人員使用了五種假設對其進行了訓練。

在分解催化劑之前,它的基本工作流程是:將空的樣品瓶裝入固體分配站,然後在氣相層析儀台上裝載新樣品進行分析。最後根據得出的分析結果,將完成的樣品儲存在對應的輸入站中。

這裡要說明的是,AI 機器人的工作環境和設備與人類的並無不同,包括 GC、氣相層析儀、輸入站等,AI 機器人化學家能夠通過雷射掃描和觸摸反饋系統,對位置、儀器和藥物進行甄別和反饋。

研究人員介紹, 該試驗的關鍵在於 AI 化學家的大腦,內置了貝葉斯算法,它可以根據前一個實驗的結果,確定下一步最佳試驗方式,在經過反覆優化訓練之後,最終發現了這款高活性的新型光催化劑材料

據瞭解,實驗的複雜程度與變量數量成指數關係,我們人類往往因為處理變量數量較少,而侷限在狹窄的搜索範圍內,而 此次 AI 機器人化學家的探索空間包含了十一個變量,這相當於機器人大腦在 10800 萬個候選實驗的 10 維空間內進行搜索

不過,需要強調的是,AI 機器人出色的性能表現,其意圖並非超越人類,而是輔助人類更好的完成研發工作。庫珀教授表示,「我們研發的戰略目標是使研究人員自動化,而不是使儀器自動化。AI 機器人的靈活性和創造性,有助於解決問題和改變工作方式,為人類研究人員騰出更多時間進行創造性思考。」

(本文經合作夥伴 Knowing 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈這個可靈活移動的機器人,每天工作 21.5 小時,8 天自主發現新型催化劑材料!〉。)

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