实验室自动化的革命性进展正在彻底改变科学家发现新材料的方式。北卡罗来纳州立大学的研究团队开发出一套自驱动实验室，其数据采集能力至少是以往技术的10倍，极大加快了材料发现的速度。
这一突破性成果已发表在《自然化学工程》期刊上。研究团队采用动态流动实验方法，使化学混合物在系统中持续流动，并实时监测反应过程。这与传统的稳态实验方法形成鲜明对比，后者通常需要等待反应完全结束后才能进行分析。
“我们现在创建了一个利用动态流动实验的自驱动实验室，化学混合物在系统中不断变化，并能实时监测反应。”北卡州立大学化学与生物分子工程ALCOA讲席教授、论文通讯作者Milad Abolhasani解释道，“这就像是从拍摄一张静态照片，转变为完整记录反应全过程的电影。”
该系统无需停机或等待样品表征，每半秒即可采集一次数据，而不必等到每个实验结束。这种持续运行让实验室的机器学习算法能够获得大量高质量实验数据，从而提升预测准确性，加快问题解决能力。
除了速度提升，这项创新还大幅降低了环境影响。“通过减少所需实验次数，系统显著减少了化学品的使用和废弃物的产生，推动了更可持续的科研实践。”Abolhasani补充道，“材料发现的未来不仅关乎速度，更关乎我们以多负责任的方式前进。”
这一技术对全球性挑战的应对具有深远意义。自驱动实验室有望让科学家在数天内发现用于清洁能源、新型电子产品或可持续化学品的突破性材料，而非以往的数年。在测试中，动态流动系统在训练后首次尝试即找到了最佳材料候选，展现出其高效性。
这项技术是向自主科学迈进的重要组成部分。AI与机器人技术的结合，使发现速度比传统方法快10至100倍。随着这些系统的持续发展，它们有望为能源、可持续发展和先进材料开发等社会最紧迫挑战提供更快速的解决方案。