Rewolucyjne podejście do automatyzacji laboratoriów zmienia sposób, w jaki naukowcy odkrywają nowe materiały. Badacze z Uniwersytetu Stanowego Karoliny Północnej opracowali samodzielnie działające laboratorium, które zbiera co najmniej 10 razy więcej danych niż wcześniejsze techniki, znacząco przyspieszając tempo odkryć materiałowych.
Przełom, opisany na łamach Nature Chemical Engineering, wykorzystuje dynamiczne eksperymenty przepływowe, w których mieszaniny chemiczne nieprzerwanie przepływają przez system i są monitorowane w czasie rzeczywistym. To znaczące odejście od tradycyjnych metod stanu ustalonego, które wymagają oczekiwania na zakończenie reakcji przed analizą.
„Stworzyliśmy teraz samodzielnie działające laboratorium wykorzystujące dynamiczne eksperymenty przepływowe, gdzie mieszaniny chemiczne są nieustannie zmieniane w systemie i monitorowane na bieżąco” — wyjaśnia Milad Abolhasani, profesor inżynierii chemicznej i biomolekularnej na NC State oraz autor korespondencyjny badania. „To jak przejście od pojedynczego zdjęcia do pełnego filmu pokazującego reakcję w czasie rzeczywistym.”
System nigdy nie przerywa pracy ani charakteryzowania próbek, rejestrując dane co pół sekundy, zamiast czekać na zakończenie każdego eksperymentu. Ta ciągła praca pozwala algorytmom uczenia maszynowego laboratorium na otrzymywanie znacznie większej ilości wysokiej jakości danych eksperymentalnych, co zwiększa dokładność ich prognoz i przyspiesza rozwiązywanie problemów.
Poza szybkością, innowacja ta znacząco ogranicza wpływ na środowisko. „Dzięki zmniejszeniu liczby niezbędnych eksperymentów system radykalnie ogranicza zużycie chemikaliów i ilość odpadów, wspierając bardziej zrównoważone praktyki badawcze” — podkreśla Abolhasani. „Przyszłość odkrywania materiałów to nie tylko tempo, ale także odpowiedzialność za sposób, w jaki do tego dochodzimy.”
Konsekwencje dla rozwiązywania globalnych wyzwań są ogromne. Samodzielne laboratoria mogą umożliwić naukowcom odkrywanie przełomowych materiałów do czystej energii, nowej elektroniki czy zrównoważonej chemii w ciągu dni, a nie lat. W testach system dynamicznego przepływu już po pierwszym treningu wskazał optymalne kandydatury materiałowe, potwierdzając swoją efektywność.
Technologia ta wpisuje się w szerszy trend autonomicznej nauki, w której AI i robotyka przyspieszają odkrycia nawet 10-100 razy w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Wraz z dalszym rozwojem tych systemów, obiecują one szybsze rozwiązania dla najpilniejszych wyzwań społecznych w dziedzinie energii, zrównoważonego rozwoju i zaawansowanych materiałów.