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復納科學儀器(上海)有限公司

VSParticle 助力 AI 自驅動實驗室加速材料研究

時間:2024-11-25 閱讀:197
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VSParticle 助力 AI 自驅動實驗室加速材料研究

 

在上一篇文章(AI 時代,高通量新催化劑怎么獲得?加州理工告訴你)中,我們討論了能源領域材料發現的緊迫性以及自驅動實驗室(SDL)中高通量實驗的重要性。本文將介紹 SDL 的重要性以及推動其發展的突破性舉措。我們還解釋了 VSParticle 技術如何為未來的 SDL 發展提供可重復的試驗方案。此外,本文將探討去中心化和開源的相關性,以及這些概念如何改變材料開發的效率。

 

● 

 

Part.1

AI 自驅動實驗室 (SDL) 通過將機器人技術、人工智能和機器學習相結合,實現實驗的自動化和優化,改變了組合方法。這種技術的整合有望將材料開發的速度大幅提高 100 倍,遠遠超越人類的極限。

在 SDL 中很核心的一環是通過高通量實驗收集數據,然后輸入到 AI 系統中。AI 系統從結果中學習,并預測具有特定應用所需特性的候選材料。然后,機器人平臺通過合成和評估材料來自主測試從而驗證這些預測。數據、計算和實驗的整合至關重要,每個元素都在反饋回路中引導和完善其他元素(圖 1)。 

 

VSParticle 助力 AI 自驅動實驗室加速材料研究

圖 1. 自驅動實驗室的工作流程——執行階段

 

在這個數據豐富的范式中,快速生成和分析大量實驗數據的能力是推動進步和創新的基礎。進行的實驗越多,人工智能學習的速度就越快。因此,理想的 SDL dian覆了傳統的材料開發過程,科學家可以首先確定所需的材料屬性,然后再逆向開發新材料,而無需在實驗室中反復試驗。VSParticle 的納米打印機可實現無機金屬/氧化物材料的可控合成,從而支持高通量實驗,是 SDL 不ke或缺的一部分。

VSP-P1 納米印刷沉積系統已被 UL 研究所和 DIFFER 等頂級機構的前沿研究團隊采用。通過將該合成模塊集成到 SDL 中,使研究人員和行業能夠加速氣體傳感、催化、電催化等各個領域的材料開發過程。

 

● 全球 SDL 先驅

 

Part.2

全球有許多 SDL 的先驅研究者。盡管尚處于開發初期,但一些  SDL 已經取得了令人印象深刻的成果,這些成果不僅加速了材料的發現,還簡化了研究流程,大大推動了新能源材料的開發。這里列舉了一些多邊合作涉及的研究機構、高校和行業yingd者,他們正在努力推動這一領域的創新。(其中,標記的組都在和 VSParticle 合作)

 

VSParticle 助力 AI 自驅動實驗室加速材料研究

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VSParticle 助力 AI 自驅動實驗室加速材料研究

 

 

● 去中心化的重要性和開源數據

Part.3.

 

VSParticle 助力 AI 自驅動實驗室加速材料研究

圖 2. 分散研究的互聯互通性和靈活性

 

傳統研究方法尤其是化學合成往往是獨立的,不同機構間缺乏數據共享,導致全球范圍內大量的重復性研究以及科研資源的浪費。實驗室的研究成果無法轉化為實際應用,極大阻礙了該領域的發展。有數據表面,全球可能有數十億美元的經費被浪費在重復研究工作中。

 

● 新的解決方案

 

Part.4

去中心化研究和數據開源可以有效應對這些挑戰。在分散的研究網絡中,不會出現“單點故障"(如圖 2 所示)。如果某一個課題出現瓶頸,其他課題可以繼續運行,保持整體研究勢頭。這種冗余確保科學進展不會因局部問題而停滯不前。數據開源允許材料開發人員修改、定制和構建現有的候選方案。這種靈活性使研究人員無需從 0 開始設計方案,而可以在可追溯的研究成果基礎上進行創新。 

開源數據是這一新模式的另一個關鍵組成部分。通過自由共享數據,研究人員可以避免重復工作,并更有效地借鑒彼此的工作成果。

而積累共享數據的第一步需要高通量實驗室生成大量數據,通過跨組織的協作進行數據分析和數據庫建立。META AI 就是開源數據如何改變材料開發速度的典型。通過提供共享實驗數據的平臺,META 促進了科研工作者之間的協作并加速了創新。

正如多倫多大學教授 Jason Hattrick Simpers 所說:“我們的目標不是進行 10 萬次或 10 億次實驗,而是利用機器學習等概念在任何給定時間內進行具價值的實驗。

 

● VSParticle – SDL 的堅實基礎

 

Part.5

SDL 是材料開發的一次重大變革,它結合了人工智能、機器人技術和高通量實驗,可以快速發現和優化新材料。研究數據的分散化和開源進一步增強了 SDL 的潛力,促進了合作并確保全球能夠都享受并利用技術的進步。 

雖然人工智能大大加快了新材料的發現和驗證,但缺乏將這些創新從實驗室擴展到工業生產方法。VSParticle 提供了一種強大且可擴展的技術來促進從研究到工業生產的轉變,確保通過人工智能識別的有前景的材料能夠大規模高效生產。

 

VSParticle 助力 AI 自驅動實驗室加速材料研究

圖 3. VSParticle 沉積方法從 SDL 高通量實驗室到未來的工業量產

 

VSParticle 線上研討會(獲取直播回放

 

VSParticle 助力 AI 自驅動實驗室加速材料研究

 

 

了解相關課題組歡迎聯系我們

  1. Serhiy - Electrocatalysis group

  2. Dominik HT group

  3. MDRI 

  4. About Us | UL Research Institutes

  5. CEPEA

  6. AMD-DIFFER

  7. Jason Hattrick-Simpers - Department of Materials Science & Engineering

  8. Home - Ada 

  9. Alán Aspuru-Guzik | Department of Chemistry

  10. Curtis Berlinguette | UBC Chemistry

  11. Jason Hein | UBC Chemistry

  12. Flow Chemistry and Microfluidics 

  13. Milad Abolhasani | Department of Chemical and Biomolecular Engineering 

  14. MIT - Jensen group

  15. Klavs F. Jensen – MIT Chemical Engineering

  16. Timothy F. Jamison – MIT Department of Chemistry

  17. Connor W. Coley – MIT Chemical Engineering

  18. Accelerate consortium

  19. CAPEX-DTU

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  21. Acceleration Consortium 

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