【化工仪器网 项目成果】创造新的分子和材料通常是缓慢而困难的。研究人员不仅要探索制造分子的无数配方，还要探索不同的反应条件。他们必须在每一步测试新化合物，并评估扩大生产规模和将材料组装到设备中的方案。因此，人工智能驱动的实验室对新药、工业催化剂、能源和减排技术的开发具有明显的吸引力。
在过去的10年里，实验室使用机器人自动化了许多重复的步骤。例如，2015年，美国伊利诺伊大学香槟分校的化学家迈克尔 Burke推出了合成小分子的自动化系统。后来，通过引入人工智能，研究人员添加了反馈回路，使新化合物的表征数据能够指导下一步的合成。发现新材料并将其组装成设备需要机器人在更多的步骤中实现协同工作，但很难在实验室中拥有所有的工具并完成所有的步骤。
5月16日，研究人员在《科学》上发表了一篇文章，报道了一种由上述工作合成的能够以创纪录的效率发射激光的化合物。它与联盟最近的其他结果一起表明，自动化实验室可以在某些领域超越最好的科学家，找到被人类错过的发现。
由多伦多大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、不列颠哥伦比亚大学和波兰科学院组成的33位科学家提出了支持非本地化和异步设计-制造-测试-分析周期的基于云的策略。
研究团队专注于发现能够发射高纯激光的有机化合物的特定目标。该材料可制成薄而柔软的发光膜，为先进的显示器和电信设备提供能量。
在研究过程中，格拉斯哥大学和不列颠哥伦比亚大学的实验室制作了许多方糖材料结构块。它们被送到Burke和Aspururur Guzik的研究小组被机器人以不同的组合方式编织成候选发射器。然后，这些候选发射器被送往不列颠哥伦比亚大学的实验室，以表示其在溶液中的发光特性，并确定发射器合成和纯化制造所需的大量物质。随后，这些材料被运送到九州大学实验室，并被纳入工作激光器进行性能测试。
上述整个操作过程由基于云的人工智能平台监督。该平台从每个实验中学习，并将反馈数据纳入后续迭代。这一过程的瓶颈主要是物流运输，因为化合物应及时运输到世界各地的实验室。
该研究产生了621种新化合物，发现了21种最先进的新材料，发射蓝色激光比其他任何有机材料都更有效。这一壮举表明，在某些领域，自动驾驶实验室可以超越最好的科学家，发现人类错过了什么。
目前，研究以此为基础「Delocalized, asynchronous, closed-loop discovery of organic laser emitters」题目于2024年5月17日发布《Science》。
(资料来源:中国科学报)