ナノの画期的な進歩: NCSU テクノロジーは AI を使用して量子ドットの生産を加速します
発行日:ローリー – Artificial Chemist 2.0 と呼ばれる新しいテクノロジーを使用すると、ユーザーはカスタム量子ドットのリクエストから関連する研究開発の完了、製造の開始までを 1 時間以内に行うことができます。
この技術は完全に自律型であり、人工知能 (AI) と自動ロボット システムを使用して、多段階の化学合成と分析を実行します。
量子ドットはコロイド状の半導体ナノ結晶であり、LED ディスプレイや太陽電池などの用途に使用されます。
「私たちが Artificial Chemist の最初のバージョンを公開したとき、それは概念実証でした」と、この研究に関する論文の責任著者であり、ノースカロライナ州立大学の化学および生体分子工学の助教授であるミラド・アボルハサニは言います。 「Artificial Chemist 2.0 は、研究開発と製造の両方に産業上の関連性があります。」
ユーザーの観点から見ると、プロセス全体は基本的に 3 つのステップで構成されます。
まず、ユーザーは Artificial Chemist 2.0 に目的の量子ドットのパラメーターを伝えます。たとえば、何色の光を出したいですか?
第 2 ステップは実質的に研究開発段階であり、Artificial Chemist 2.0 が自律的に一連の迅速な実験を実行し、最適な材料とその材料を製造する最も効率的な手段を特定できるようにします。
第三に、システムは必要な量の材料の製造に切り替わります。
ロボットがアクティブラーニング実験を実行
「量子ドットはさまざまなクラスに分類できます」とアボルハサニ氏は言う。 「たとえば、よく研究されているII-VI、IV-VI、III-V材料や、最近登場したメタルハライドペロブスカイトなどです。基本的に、各クラスは、同様の化学的性質を持つさまざまなマテリアルで構成されています。
「そして、特定のクラスで量子ドットを生成するために Artificial Chemist 2.0 を初めてセットアップすると、ロボットは一連のアクティブ ラーニング実験を自律的に実行します。これが、ロボット システムの脳が材料化学を学習する方法です」とアボルハサニ氏は言います。
「教材のクラスに応じて、この学習段階には 1 ～ 10 時間かかることがあります。その 1 回のアクティブ ラーニング期間の後、Artificial Chemist 2.0 は、複数の製造ステップによる 2,000 万通りの組み合わせから、目的の量子ドットを製造するための最適な配合を 40 分以内に特定できます。」
研究者らは、システムを実行する AI アルゴリズムが識別を求められるすべての材料についてより多くのことを学習し、より効率的になるため、研究開発プロセスは人々が使用するたびにほぼ確実に高速化されると指摘しています。
Artificial Chemist 2.0 には、直列で動作する 2 つの化学反応器が組み込まれています。このシステムは完全に自律的になるように設計されており、ユーザーはシステムをシャットダウンすることなく、あるマテリアルから別のマテリアルに切り替えることができます。
「これを成功させるためには、反応器内に化学残留物を残さず、AI 誘導ロボット システムが複数段階の材料のどの時点でも適切な成分を適切なタイミングで追加できるシステムを設計する必要がありました。生産プロセスです」とアボルハサニ氏は言います。 「それで、それが私たちがやったことです。
「これが特殊化学品業界にとって何を意味するのか、私たちはとても楽しみにしています。これは研究開発を本当に加速させますが、高価値で精密に設計された量子ドットを 1 日あたり数キログラム製造することもできます。これらは産業上関連する量の資料です。」
紙、 「フローにおける自律ロボット実験により可能になる自己駆動型マルチステップ量子ドット合成」 Advanced Intelligent Systems ジャーナルにオープンアクセスが掲載されています。この論文の共同筆頭著者は、博士号を取得したカメル・アブデル・ラティフ氏とロバート・W・エップス氏です。ノースカロライナ州立大学の学生。この論文は、博士号を持つFazel Bateni氏とSuyong Han氏の共著です。ノースカロライナ州立大学の学生、およびバッファロー大学の助教授であるクリストファー・G・レイエスによる。
この研究は、助成金番号 1940959 に基づく国立科学財団と UNC Research Opportunities Initiative (UNC-ROI) 助成金の支援を受けて行われました。
元の情報源: WRAL TechWire