Laboratuvar otomasyonunda devrim niteliğindeki bir yaklaşım, bilim insanlarının yeni malzemeleri keşfetme yöntemini kökten değiştiriyor. North Carolina State Üniversitesi'nden araştırmacılar, önceki tekniklere kıyasla en az 10 kat daha fazla veri toplayabilen kendi kendine çalışan bir laboratuvar geliştirdi ve bu sayede malzeme keşfi sürecini büyük ölçüde hızlandırdı.
Nature Chemical Engineering dergisinde yayımlanan bu atılım, kimyasal karışımların sistemden sürekli olarak aktığı ve gerçek zamanlı olarak izlendiği dinamik akış deneylerini kullanıyor. Bu yöntem, analiz için reaksiyonların tamamlanmasını beklemeyi gerektiren geleneksel durağan yöntemlerden önemli ölçüde ayrılıyor.
"Artık kimyasal karışımların sistemden sürekli olarak değiştirildiği ve gerçek zamanlı olarak izlendiği dinamik akış deneylerinden yararlanan kendi kendine çalışan bir laboratuvar yarattık," diyor çalışmanın ilgili yazarı ve NC State Kimya ve Biyomoleküler Mühendisliği ALCOA Profesörü Milad Abolhasani. "Bu, tek bir fotoğraftan reaksiyonun gerçekleştiği anı gösteren tam bir filme geçmek gibi."
Sistem, hiçbir zaman durmadan veya örnekleri karakterize etmeyi bırakmadan çalışıyor; her yarım saniyede bir veri toplayarak her deneyin bitmesini beklemiyor. Bu sürekli çalışma, laboratuvarın makine öğrenimi algoritmalarının çok daha fazla ve yüksek kaliteli deneysel veri almasını sağlıyor; böylece tahminler giderek daha isabetli hale geliyor ve sorun çözme kabiliyeti hızlanıyor.
Yenilik, hızın ötesinde çevresel etkiyi de önemli ölçüde azaltıyor. "Gerekli deney sayısını azaltarak, sistem kimyasal kullanımını ve atıkları büyük ölçüde azaltıyor; bu da daha sürdürülebilir araştırma uygulamalarını teşvik ediyor," diyor Abolhasani. "Malzeme keşfinin geleceği sadece ne kadar hızlı ilerleyebileceğimizle ilgili değil, aynı zamanda oraya ne kadar sorumlu bir şekilde ulaşacağımızla da ilgili."
Küresel sorunların çözümüne etkisi ise oldukça derin. Kendi kendine çalışan laboratuvarlar, bilim insanlarının temiz enerji, yeni elektronikler veya sürdürülebilir kimyasallar için çığır açan malzemeleri yıllar yerine günler içinde keşfetmesini sağlayabilir. Testlerde, dinamik akış sistemi, eğitimin ardından ilk denemede en uygun malzeme adaylarını belirleyerek verimliliğini ortaya koydu.
Bu teknoloji, geleneksel yöntemlere kıyasla keşfi 10 ila 100 kat hızlandıran yapay zekâ ve robotik destekli otonom bilime yönelik daha geniş bir hareketin parçası. Bu sistemler geliştikçe, enerji, sürdürülebilirlik ve ileri malzeme geliştirme gibi toplumun en acil sorunlarına daha hızlı çözümler sunma vaadini taşıyor.