Revolucionarni pristup automatizaciji laboratorija mijenja način na koji znanstvenici otkrivaju nove materijale. Istraživači sa Sveučilišta Sjeverne Karoline razvili su samostalni laboratorij koji prikuplja najmanje 10 puta više podataka od prethodnih tehnika, dramatično ubrzavajući tempo otkrivanja materijala.
Ovo otkriće, objavljeno u časopisu Nature Chemical Engineering, koristi dinamičke protočne eksperimente u kojima kemijske smjese neprekidno teku kroz sustav dok se istovremeno prate u stvarnom vremenu. To predstavlja značajan odmak od tradicionalnih metoda u stacionarnom stanju koje zahtijevaju čekanje da reakcije završe prije analize.
"Sada smo stvorili samostalni laboratorij koji koristi dinamičke protočne eksperimente, gdje se kemijske smjese kontinuirano mijenjaju kroz sustav i prate u stvarnom vremenu", objašnjava Milad Abolhasani, ALCOA profesor kemijskog i biomolekularnog inženjerstva na NC Stateu i glavni autor studije. "To je kao da prelazite s jedne fotografije na cijeli film reakcije dok se odvija."
Sustav nikada ne prestaje s radom niti karakterizacijom uzoraka, bilježeći podatke svakih pola sekunde umjesto čekanja da svaki eksperiment završi. Ovaj kontinuirani rad omogućuje algoritmima strojnog učenja laboratorija da primaju znatno više visokokvalitetnih eksperimentalnih podataka, čime se njihova predviđanja čine sve točnijima i ubrzava rješavanje problema.
Osim brzine, inovacija značajno smanjuje utjecaj na okoliš. "Smanjenjem broja potrebnih eksperimenata, sustav drastično smanjuje upotrebu kemikalija i otpad, unapređujući održivije istraživačke prakse", ističe Abolhasani. "Budućnost otkrivanja materijala nije samo u tome koliko brzo možemo ići, već i koliko odgovorno to činimo."
Implikacije za rješavanje globalnih izazova su duboke. Samostalni laboratoriji mogli bi omogućiti znanstvenicima da otkriju revolucionarne materijale za čistu energiju, novu elektroniku ili održive kemikalije u nekoliko dana umjesto godina. U testiranjima, dinamički protočni sustav identificirao je optimalne kandidate za materijale već pri prvom pokušaju nakon treniranja, što pokazuje njegovu učinkovitost.
Ova tehnologija dio je šireg pokreta prema autonomnoj znanosti, gdje umjetna inteligencija i robotika ubrzavaju otkrića 10 do 100 puta u odnosu na tradicionalne metode. Kako se ti sustavi nastavljaju razvijati, obećavaju brža rješenja za najvažnije društvene izazove u području energije, održivosti i razvoja naprednih materijala.