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            8天完成688次實驗,世界首個可自由移動的AI化學家問世
            2021/09/07

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            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。2020年,利物浦大學研究團隊自研了一款智能移動AI化學家(mobile robotic chemist),可以在一周之內研究1000種催化劑配方,而這相當于一個博士生4年的工作量。對此,實驗室負責人安德魯·庫珀(Andy Cooper)教授介紹說,“它不止是一臺機器,而是我們超強團隊中的一員。當時這項新發明還登上了《Nature》封面。  

            此前,AI化學化學家只能固定在基座上,通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。

            這位AI機器人化學家具備人形特征,身高1.75,體重400公斤。雖然體重比較重,但是動作上一點也不顯笨重。不僅可以像人類一樣自由穿梭在實驗室設備之間,而且還可以一周工作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。

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            不分晝夜,活脫脫的實驗民工

            機器人化學家可獨立執行化學實驗中的所有任務,例如稱量固體、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,甚至可以對下一步要進行的化學實驗做出自己的決定,并且已經發現了一種新的催化劑?;蠲撁撘粋€不怕苦、不叫累的實驗民工。

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              聰明又能干的機器人化學家

            機器人化學家區別于人類的一大特色是,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6,500次操縱,相當于行走了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。該團隊的本杰明·伯格(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。

            而這并不能夠成為一名真正意義上的化學家。之所稱AI機器人為化學家是因為它已經不僅局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。

              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項目,該中心一直希望通過現代計算機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,規模性和復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,它能夠通過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。由于樣品類型、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次試驗后,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。

            那么它是如何發現的呢?

            AI化學家自帶大腦

            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。這五個假設可能具有協同作用或反協同作用。機器人的大腦使用搜索算法在1億個候選實驗的10維空間中導航,從而根據前一個實驗的結果確定下一步要進行的最佳實驗。

            最初,機器人從隨機條件開始,發現了多組分催化劑配方,其活性遠低于單獨的P10和1-半胱氨酸。然后,機器人發現添加氯化鈉對HER的改善很小,從而驗證了離子強度很重要的假設。在同一時期,機器人發現最大化P10和1-半胱氨酸可增加HER。在進一步的實驗中,機器人發現三種染料或兩種表面活性劑均不能改善HER。因此,在大約150次實驗后,這五個組件被取消選擇。在進行30次實驗后,機器人了解到在不存在染料的情況下(在300次實驗后,最高可達15 μmol),添加二硅酸鈉可以顯著改善HER,同時優先考慮添加NaOH和NaCl。經過688次實驗(共進行8天的自主搜索)后,機器人發現最佳的催化劑配方是NaOH, 1-半胱氨酸,二硅酸鈉和P10的混合物,HER為21.05 μmol/h,這比最初的催化劑活性高六倍。

            作者估計,使用標準的手動方法,人類研究人員可能需要幾個月的時間才能以相同的詳細程度來探索這五個假設。(手動進行氫氣析出測量,每個實驗需要大約0.5天的研究人員時間,1,000個實驗需要500天)

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            這里要說明的是,AI機器人的工作環境和設備與人類的并無不同,包括GC,氣相色譜儀、輸入站等,AI機器人化學家能夠通過激光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,該試驗的關鍵在于AI化學家的大腦內置了貝葉斯搜索算法,它可以根據前一個實驗的結果確定下一步最佳試驗方式,在經過反復優化訓練之后,最終發現了這款高活性的新型光催化劑材料。

            據了解,實驗的復雜程度與變量數量成指數關系,我們人類往往因為處理變量數量較少,而局限在狹窄的搜索范圍內,而此次AI機器人化學家的探索空間包含了十一個變量。這相當于機器人大腦在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,其意圖并非超越人類,而是輔助人類更好地完成研發工作。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,有助于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?!?/p>

            參考文獻:

            https://www.nature.com/articles/s41586-020-2442-2

            https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-07/uol-lrb070620.php


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