Laboratorioautomaation vallankumouksellinen lähestymistapa muuttaa tapaa, jolla tutkijat löytävät uusia materiaaleja. Pohjois-Carolinan osavaltionyliopiston tutkijat ovat kehittäneet itseohjautuvan laboratorion, joka kerää vähintään kymmenen kertaa enemmän dataa kuin aiemmat menetelmät, nopeuttaen materiaalien löytämistä merkittävästi.
Nature Chemical Engineering -lehdessä julkaistu läpimurto hyödyntää dynaamisia virtauksia, joissa kemialliset seokset virtaavat jatkuvasti järjestelmän läpi ja niitä seurataan reaaliajassa. Tämä poikkeaa merkittävästi perinteisistä tasapainotilamenetelmistä, joissa reaktioiden annetaan ensin valmistua ennen analysointia.
"Olemme nyt luoneet itseohjautuvan laboratorion, joka hyödyntää dynaamisia virtauksia: kemiallisia seoksia vaihdellaan jatkuvasti järjestelmässä ja niitä seurataan reaaliajassa", selittää Milad Abolhasani, Pohjois-Carolinan osavaltionyliopiston ALCOA-professori ja tutkimuksen vastuullinen kirjoittaja. "Se on kuin siirtyisi yksittäisestä valokuvasta koko reaktion elokuvaksi."
Järjestelmä ei koskaan pysähdy näytteiden käsittelyssä tai analysoinnissa, vaan tallentaa dataa puolen sekunnin välein sen sijaan, että odottaisi yksittäisen kokeen valmistumista. Jatkuva toiminta mahdollistaa sen, että laboratorion koneoppimisalgoritmit saavat huomattavasti enemmän korkealaatuista kokeellista dataa, mikä parantaa ennusteiden tarkkuutta ja nopeuttaa ongelmanratkaisua.
Nopeuden lisäksi innovaatio vähentää merkittävästi ympäristövaikutuksia. "Vähentämällä tarvittavien kokeiden määrää järjestelmä pienentää kemikaalien kulutusta ja jätettä, edistäen kestävämpää tutkimusta", Abolhasani huomauttaa. "Materiaalien löytämisen tulevaisuus ei ole vain nopeudessa, vaan myös vastuullisuudessa."
Tällä on merkittäviä vaikutuksia globaaleihin haasteisiin vastaamisessa. Itseohjautuvat laboratoriot voivat mahdollistaa tutkijoille läpimurtomateriaalien löytämisen puhtaaseen energiaan, uusiin elektroniikkaratkaisuihin tai kestäviin kemikaaleihin päivissä vuosien sijaan. Testeissä dynaaminen virtajärjestelmä löysi optimaaliset materiaaliehdokkaat jo ensimmäisellä yrityksellä koulutuksen jälkeen, mikä osoittaa sen tehokkuuden.
Tämä teknologia on osa laajempaa autonomisen tieteen kehitystä, jossa tekoäly ja robotiikka nopeuttavat löytöjä jopa 10–100-kertaisesti perinteisiin menetelmiin verrattuna. Järjestelmien kehittyessä ne lupaavat tarjota nopeampia ratkaisuja yhteiskunnan kiireisimpiin haasteisiin energian, kestävän kehityksen ja kehittyneiden materiaalien saralla.