Badacze z NCSU: „Sztuczny chemik” wyposażony w sztuczną inteligencję przyspieszy badania i rozwój oraz produkcję

„Wierzę, że autonomiczne badania i rozwój materiałów umożliwione przez Artificial Chemist mogą na nowo ukształtować przyszłość rozwoju i produkcji materiałów”. – NCSU

RALEIGH – Naukowcy z North Carolina State University i Uniwersytetu w Buffalo opracowali technologię zwaną „sztucznym chemikiem”, która obejmuje sztuczną inteligencję (AI) i zautomatyzowany system przeprowadzania reakcji chemicznych w celu przyspieszenia prac badawczo-rozwojowych oraz produkcji materiałów pożądanych z komercyjnego punktu widzenia.

W eksperymentach weryfikujących koncepcję naukowcy wykazali, że sztuczny chemik może zidentyfikować i wyprodukować najlepsze możliwe kropki kwantowe dla dowolnego koloru w maksymalnie 15 minut. Kropki kwantowe to koloidalne nanokryształy półprzewodnikowe, które są wykorzystywane w takich zastosowaniach, jak wyświetlacze LED.

Naukowcy jednak szybko zauważają, że sztuczny chemik może zidentyfikować najlepszy materiał spełniający dowolny zestaw mierzalnych właściwości – nie tylko kropki kwantowe.

„Sztuczny chemik to prawdziwie autonomiczny system, który potrafi inteligentnie poruszać się po chemicznym wszechświecie” – mówi Milad Abolhasani, autor-korespondent artykułu na temat tej pracy i adiunkt inżynierii chemicznej i biomolekularnej w NC State. „Obecnie rozwiązanie Artificial Chemist jest przeznaczone do materiałów przetwarzanych w roztworze, co oznacza, że sprawdza się w przypadku materiałów, które można wytworzyć przy użyciu ciekłych prekursorów chemicznych. Materiały przetwarzane w roztworze obejmują materiały o wysokiej wartości, takie jak kropki kwantowe, nanocząstki metali/tlenków metali, szkielety metaloorganiczne (MOF) i tak dalej.

„Sztuczny chemik jest podobny do samochodu autonomicznego, ale samochód autonomiczny ma przynajmniej skończoną liczbę tras do wyboru, aby dotrzeć do wcześniej wybranego miejsca docelowego. Dzięki Artificial Chemist nadajesz mu zestaw pożądanych parametrów, czyli właściwości, jakie ma mieć końcowy materiał. Sztuczny chemik musi dowiedzieć się wszystkiego innego, na przykład tego, jakie będą prekursory chemiczne i jaka będzie droga syntezy, minimalizując jednocześnie zużycie tych prekursorów chemicznych.

„Efektem końcowym jest w pełni autonomiczna technologia opracowywania materiałów, która nie tylko pomaga znaleźć idealny materiał przetworzony w roztworze szybciej niż jakiekolwiek obecnie stosowane techniki, ale robi to przy użyciu niewielkich ilości prekursorów chemicznych. To znacznie zmniejsza ilość odpadów i sprawia, że proces opracowywania materiałów jest znacznie tańszy.”

Sztuczny chemik ma zarówno „ciało” do przeprowadzania eksperymentów i odczytywania wyników eksperymentów, jak i „mózg” do rejestrowania tych danych i wykorzystywania ich do ustalenia, jaki będzie następny eksperyment.

Na potrzeby testów sprawdzających słuszność koncepcji zespół Artificial Chemist wdrożył automatyzację Fabryka Nanokryształów I NanoRobo platformy syntezy przepływowej opracowane w laboratorium Abolhasaniego. Platforma Artificial Chemist wykazała, że może przeprowadzić 500 eksperymentów z syntezą kropek kwantowych dziennie, chociaż Abolhasani szacuje, że może przeprowadzić ich nawet 1000.

Mózg sztucznego chemika to program sztucznej inteligencji, który charakteryzuje materiały syntetyzowane przez organizm i wykorzystuje te dane do podejmowania autonomicznych decyzji dotyczących następnego zestawu warunków eksperymentalnych. Opiera swoje decyzje na tym, co według niego najskuteczniej doprowadzi do uzyskania najlepszego składu materiału o pożądanych właściwościach i wskaźnikach wydajności.

„Próbowaliśmy naśladować proces stosowany przez ludzi przy podejmowaniu decyzji, ale w bardziej efektywny sposób” – mówi Abolhasani.

Na przykład firma Artificial Chemist umożliwia „transfer wiedzy”, co oznacza, że przechowuje dane wygenerowane na podstawie każdego otrzymanego żądania, przyspieszając proces identyfikacji kolejnego potencjalnego materiału, z którym zostanie zlecony. Innymi słowy, sztuczny chemik z czasem staje się mądrzejszy i szybszy w identyfikowaniu odpowiedniego materiału.

Aby potwierdzić słuszność koncepcji, badacze przetestowali dziewięć różnych polityk dotyczących sposobu, w jaki sztuczna inteligencja wykorzystuje dane, aby zdecydować, jaki będzie następny eksperyment. Następnie przeprowadzili serię zapytań, za każdym razem prosząc firmę Artificial Chemist o zidentyfikowanie materiału zawierającego kropki kwantowe, który najlepiej pasuje do trzech różnych parametrów wyjściowych.

„Znaleźliśmy metodę, która nawet bez wcześniejszej wiedzy umożliwiłaby identyfikację najlepszej możliwej kropki kwantowej w ciągu 25 eksperymentów, czyli około półtorej godziny” – mówi Abolhasani. „Ale kiedy firma Artificial Chemist dysponowała wcześniejszą wiedzą – co oznacza, że obsługiwała już jedno lub więcej zamówień na materiały docelowe – mogła zidentyfikować optymalny materiał pod kątem nowych właściwości w ciągu 10–15 minut.

„Odkryliśmy, że sztuczny chemik może również szybko zidentyfikować granice właściwości materiałów dla danego zestawu wyjściowych prekursorów chemicznych, dzięki czemu chemicy i badacze zajmujący się materiałami nie muszą tracić czasu na badanie różnych warunków syntezy.

„Wierzę, że autonomiczne badania i rozwój materiałów umożliwione przez Artificial Chemist mogą na nowo ukształtować przyszłość rozwoju i produkcji materiałów” – mówi Abolhasani. „Teraz szukam partnerów, którzy pomogliby nam przenieść technikę z laboratorium do sektora przemysłowego”.

Papier, "Sztuczny chemik: autonomiczny bot zajmujący się syntezą kropek kwantowych” – ukazuje się w czasopiśmie Zaawansowane materiały. Pierwszym autorem artykułu jest dr Robert W. Epps. student NC State. Współautorem artykułu jest student stanu NC Michael S. Bowen oraz doktorant stanu NC. studenci Amanda A. Volk, Kameel Abdel-Latif i Suyong Han; Kristofer Reyes, adiunkt na Uniwersytecie w Buffalo; oraz Aram Amassian, profesor nadzwyczajny nauk o materiałach i inżynierii w NC State.

Prace wykonano dzięki wsparciu z grantu UNC Research Opportunities Initiative oraz National Science Foundation pod numerem grantu 1902702.

Oryginalne źródło artykułu: WRALTechWire