Nature论文｜AI加速合成新材料，自动化实验室是首选解决方案

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分享： 2024/07/26 10:28:43

2023 年 11 月 29 日，Nature 在线发表了加州大学伯克利分校 Gerbrand Ceder 和劳伦斯伯克利国家实验室 Yan Zeng 课题组的研究论文，题目为《An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials》。

在此研究中，为了缩小新材料的计算筛选和实验实现之间的差距，作者引入了 A-Lab，这是一个用于无机粉末固态合成的自主实验室。该平台使用计算、文献中的历史数据、机器学习（ML）和主动学习来规划和解释使用机器人进行的实验结果。在 17 天的连续运行中，A-Lab 从一组 58 种目标中实现了 41 种新的化合物，包括各种氧化物和磷酸盐，这些化合物是通过使用 Materials Project 和 Google DeepMind 的大规模从头算相稳定数据鉴定的。合成配方是由在文献上训练的自然语言模型提出的，并使用基于热力学的主动学习方法进行优化。对合成失败的分析为改进现有材料筛选和合成设计技术提供了直接可行的建议。高成功率证明了人工智能驱动平台在自主材料发现方面的有效性，并推动了计算、历史知识和机器人技术的进一步集成。（文章摘要）

A-Lab 的成功为未来实验室提供了一个新模式：将人工智能和机器人技术相结合。这种模式不仅提高了新材料的发现速度，还能为研究人员提供有关材料合成可能性的宝贵数据库。在智能化的实验室中，机器人帮助研究人员做大量的数据检索、实验预测和验证工作，研究人员能够更高效地进行实验设计和关键数据分析，大幅缩短研究周期。未来，人工智能和机器人技术的结合将更加紧密，“AI + Automation” 的自动化实验室将在各个科学领域中涌现，赋能各行业高质量发展。

AI+Automation 加速新材料研发

成功的经验往往是相似的，晶泰科技的智慧实验室一站式建设服务和 A-Lab 工作的底层逻辑有着异曲同工之妙。人工智能、机器人技术相结合的实验模式已被广泛接受和形成共识，在新材料领域，这些 “高大上” 的技术能帮我们解决什么问题呢？让我们一起来感受下 “AI+Automation” 带来的实验模式的改变。

“机器人”改变材料合成的方式

新材料的研发非常困难。传统材料实验方法基本是以经验、理论为基础的 “试错法”。其过程为：基于理论知识或经验→预测目标材料化学成分、物理状态→目标材料配比→制备→分析性能表征→根据结果调整配比→获得满足需求的材料。可见，新材料发现、开发和应用依赖经验和反复试错，具有不可预知的偶发性，时间和经济成本不可控。从发明到应用极其缓慢，制约了技术与产业的发展。

随着人工智能和自动化技术的发展，传统 “试错” 的材料研发模式正逐步转变为 “AI+Automation” 的高通量精准研发模式。晶泰科技成立以来，一直专注在为药物研发做新分子的设计、合成及测试，但我们的底层技术迁移性很强，归根结底，我们是在设计新的功能材料。自 2022 年晶泰科技对外公布实验室自动化业务以来，我们的 “底层技术储备” 已在自动化化学合成等场景中成熟应用。

● 自动化固体加样技术

新材料研发过程中，“目标材料的配比” 需要大量的 “固体投料称量” 操作，自动化固体投料技术一直是实验室自动化技术中的一大挑战。晶泰科技自主研发的全自动智能加粉模块，根据客户不同需求，覆盖吸潮结块、较大颗粒、蓬松、静电、有粘性流动性差等各种复杂性质粉末的投料，投料体积范围：1mg-20g; 投料的分辨率达到 0.1mg。

● 适用于化学的精密移液技术

“液体投料” 也是新材料合成环节中的常见操作，晶泰科技自研出不同种类的精密定量移液，优质特种工程材料应用，解决化学合成加液过程中耐腐蚀的问题，通过机器人系统的智能力反馈及压力探测技术，使得移液具有更高的移液精度及更小的试剂残留量；5ML 的大体积的空气置换移液泵（ADP）极大的提高了液体转移效率；多通道的的针泵模块实现了大体积的液体持续转移。

● 功能模块集成&仪器设备串联技术

高通量反应及过程监测：晶泰科技自研出多种全自动控温磁力搅拌模块，将其温控与磁力搅拌一体化，温控采用多加热及制冷技术实现温控范：-20℃-150℃；每个模块都有独立的控制及通讯功能，在整个反应过程实现温度及转速远程设置和过程实时监测。

柔性拓展能力: 晶泰科技根据客户不同的应用场景，采用不同的机器人系统做不同规模的自动化集成，站内的六轴机器人系统及四轴机器人系统可以完成设备内部或者工作岛的多种模块的自动化模块集成。可移动协作机器人系统（机器人+MIR 小车）及协作机器人+地轨系统可以完成大规模多个设备（工站）的实验室自动化系统。

AI帮助探索更广阔的化学空间

在当前云计算已经非常成熟的情况下，算力已经不再是一个问题。然而，材料合成仍然受到合成路径复杂度和缺乏数据集等因素的限制，目前尚未有清晰的化学合成路径预测机制。突破这个瓶颈的关键是拥有 “数量足够多、质量足够好” 的数据，以支持 AI 模型的深度学习和迭代算法，这是我们可以摘到材料研究 “高悬果实” 的云梯。

那AI技术可以帮助新材料研究做什么呢？以晶泰科技为客户提供的 ”自动化功能材料研发实验室” 为例，我们使用高精度的计算模拟方法，对材料的性质进行预测，并使用大量模拟数据构建基础的 AI 模型，结合真实的实验数据得到精修的 AI 模型，以此实现预期性质材料的智能设计。而后自动化工作站对材料进行合成与表征，收集的数据进一步优化模型，从而加速设计、合成、分析、测试 DMTA 循环，这也是加速新材料发现的技术逻辑。

晶泰科技智慧实验室一站式服务

晶泰科技将预测算法与实验相结合，充分发挥大规模云计算为基础的数据及服务平台的优势，构建了智能化和自动化程度都显著提高的 “高通量多实验” 自动化实验室集群平台。晶泰科技可提供包含自动化设备采购与特定应用自动化机器人定制开发、数字化与智能化软件系统以及实验室升级改造的一站式服务。

晶泰科技的实验室智能化自动化解决方案，应用于石油化工、新能源、新材料、生物医药等行业。我们提供的自动化产品与服务包含：智慧实验室一站式建设服务、机器人工作站等，已为客户落地构建了药物研发智慧实验室、催化剂研究智慧实验室、无机材料研究智慧实验室以及电解液配方研究智慧实验室等，特定自动化应用场景的机器人工作站包含 XmartChem^®智能合成工作站、XtalComplete^®智能结晶工作站、ChemPlus^®桌面型固体加样仪。