menu
close

Лаборатория, задвижвана от изкуствен интелект, революционизира процеса на откриване на нови материали

Изследователи от Държавния университет на Северна Каролина разработиха революционна самоуправляваща се лаборатория, която събира данни 10 пъти по-бързо от предишните системи. Чрез прилагане на динамични поточни експерименти вместо традиционните стационарни методи, системата с изкуствен интелект непрекъснато следи химичните реакции в реално време, ускорявайки драстично откриването на нови материали и намалявайки отпадъците. Тази иновация обещава да преобрази начина, по който учените разработват нови материали за чиста енергия, електроника и устойчиви решения.
Лаборатория, задвижвана от изкуствен интелект, революционизира процеса на откриване на нови материали

Революционен подход към лабораторната автоматизация променя начина, по който учените откриват нови материали. Изследователи от Държавния университет на Северна Каролина създадоха самоуправляваща се лаборатория, която събира поне 10 пъти повече данни от досегашните техники, значително ускорявайки процеса на откриване на материали.

Пробивът, публикуван в Nature Chemical Engineering, използва динамични поточни експерименти, при които химичните смеси непрекъснато преминават през системата и се наблюдават в реално време. Това представлява съществена промяна спрямо традиционните стационарни методи, които изискват изчакване на завършване на реакциите преди анализ.

"Вече създадохме самоуправляваща се лаборатория, която използва динамични поточни експерименти, при които химичните смеси се променят непрекъснато в системата и се наблюдават в реално време," обяснява Милад Аболхасани, професор по химическо и биомолекулярно инженерство в NC State и водещ автор на изследването. "Това е като да преминеш от единична снимка към цял филм на реакцията, докато се случва."

Системата никога не спира да работи или да характеризира проби, като улавя данни на всеки половин секунда, вместо да изчаква завършването на всеки експеримент. Тази непрекъсната работа позволява на алгоритмите за машинно обучение в лабораторията да получават значително повече висококачествени експериментални данни, което прави техните прогнози все по-точни и ускорява способностите за решаване на проблеми.

Освен скоростта, иновацията значително намалява и въздействието върху околната среда. "Като намалява броя на необходимите експерименти, системата драстично намалява използването на химикали и отпадъците, подпомагайки по-устойчиви изследователски практики," отбелязва Аболхасани. "Бъдещето на откриването на материали не е само въпрос на скорост, а и на отговорност."

Последиците за решаването на глобални предизвикателства са значителни. Самоуправляващите се лаборатории могат да позволят на учените да откриват пробивни материали за чиста енергия, нова електроника или устойчиви химикали за дни, вместо за години. При тестове динамичната поточна система е идентифицирала оптимални кандидати за материали още при първия опит след обучение, демонстрирайки своята ефективност.

Тази технология е част от по-широко движение към автономна наука, при което изкуственият интелект и роботиката ускоряват откритията 10 до 100 пъти в сравнение с традиционните методи. С развитието на тези системи се очаква те да предоставят по-бързи решения за най-належащите предизвикателства на обществото в областта на енергетиката, устойчивостта и разработването на напреднали материали.

Source: Sciencedaily

Latest News