ARGONNE NATIONAL LABORATORY

據(jù)悉，現(xiàn)階段研究人員迫切需要新材料來制造用于可持續(xù)能源的更好的組件。核聚變和量子計(jì)算等技術(shù)需要的是能夠耐受高水平輻射或支持量子計(jì)算，同時(shí)安全、經(jīng)濟(jì)高效和可持續(xù)的材料。但這些材料還不存在，研發(fā)它們是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，需要合成和測(cè)試大量假設(shè)的材料。

麻省理工學(xué)院核科學(xué)教授Mingda Li在電子郵件中寫道：“發(fā)現(xiàn)的材料只是假設(shè)材料中的一小部分，就像海洋中的一滴水?！?/p>

研究人員越來越多地使用self-driving lab來幫助這一發(fā)現(xiàn)過程，這是一個(gè)將先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)軟件相結(jié)合的實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)，可以自主運(yùn)行實(shí)驗(yàn)。

例如，勞倫斯伯克利國家實(shí)驗(yàn)室（Lawrence Berkeley National Laboratory）的A-Lab上個(gè)月剛剛開始運(yùn)營，旨在尋找有助于制造更好的太陽能電池、燃料電池和熱電技術(shù)的新型材料。（該實(shí)驗(yàn)室表示，其名稱中的“A”故意打造一種模棱兩可的感覺，可代表著自主、人工智能、抽象和加速。）

另一個(gè)最近成立的名為Polybot的實(shí)驗(yàn)室位于伊利諾伊州萊蒙特的阿貢國家實(shí)驗(yàn)室（Argonne National Laboratory），其運(yùn)營時(shí)間比A-Lab稍長。它致力于在實(shí)驗(yàn)室自主性的階梯上向自己的材料科學(xué)探索攀升。Polybot由化學(xué)分析設(shè)備、運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)軟件的計(jì)算機(jī)和三個(gè)機(jī)器人組成。有一個(gè)運(yùn)行化學(xué)反應(yīng)的合成機(jī)器人，一個(gè)提煉反應(yīng)產(chǎn)物的加工機(jī)器人，還有一個(gè)帶機(jī)械臂的輪式機(jī)器人，可以在工作站之間運(yùn)送樣本。機(jī)器人使用Python編程，并在實(shí)驗(yàn)中執(zhí)行所有手動(dòng)任務(wù)，如加載樣本和收集數(shù)據(jù)。

從實(shí)驗(yàn)中收集的數(shù)據(jù)隨后被發(fā)送到機(jī)器學(xué)習(xí)軟件進(jìn)行分析。該軟件分析結(jié)果，并為下一組實(shí)驗(yàn)提出改變建議，例如調(diào)整溫度、試劑量或反應(yīng)時(shí)間。在沒有人為干預(yù)的情況下完成這一切的能力使self-driving lab成為一個(gè)“閉環(huán)”系統(tǒng)，Polybot于去年6月實(shí)現(xiàn)了這一目標(biāo)。

Argonne科學(xué)家Jie Xu于2019年開始規(guī)劃Polybot，她表示，她希望self-driving lab成為一種“普遍適用且可重新配置”的資源，這樣各行各業(yè)的研究人員都可以利用它。Jie Xu和其他Argonne科學(xué)家已經(jīng)使用Polybot研究了電子聚合物，這是一種可以導(dǎo)電的塑料。我們的希望是創(chuàng)造出聚合物，能夠制造出更好、更可持續(xù)的技術(shù)，比如太陽能電池和生物傳感器。

Xu估計(jì)，在用盡所有可能的合成目標(biāo)電子聚合物的方法之前，他們必須嘗試50萬次不同的實(shí)驗(yàn)。Xu說，self-driving lab不可能嘗試所有這些，更不用說人類研究人員了，他們?cè)趦赡陜?nèi)只能產(chǎn)生大約10molecules。

Xu說，self-driving labs有助于從兩個(gè)方向加快合成新材料的過程。一種是使用機(jī)器人：機(jī)器人可以比人類更快地進(jìn)行假設(shè)材料的合成和分析，因?yàn)闄C(jī)器人可以持續(xù)運(yùn)行。另一種方法是使用機(jī)器學(xué)習(xí)來確定調(diào)整哪些參數(shù)的優(yōu)先級(jí)，這些參數(shù)最有可能在下一次實(shí)驗(yàn)中產(chǎn)生更好的結(jié)果。Xu說，良好的優(yōu)先順序很重要，因?yàn)闇囟群驮噭?shù)量等可調(diào)實(shí)驗(yàn)參數(shù)的數(shù)量之多可能會(huì)讓人望而生畏。

self-driving labs還提供了生成大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。這些數(shù)據(jù)很有價(jià)值，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法需要在大量數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練才能產(chǎn)生有用的結(jié)果。單個(gè)實(shí)驗(yàn)室無法單獨(dú)生成如此大的數(shù)據(jù)，因此一些實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)開始將他們的數(shù)據(jù)與其他研究人員的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。

LBNL的A-Lab還定期向材料項(xiàng)目提供數(shù)據(jù)，該項(xiàng)目匯集了世界各地材料科學(xué)研究人員的數(shù)據(jù)。Milad Abolhasani在北卡羅來納州立大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室研究self-driving labs，他表示，擴(kuò)大開放訪問數(shù)據(jù)共享對(duì)該類型實(shí)驗(yàn)室的成功至關(guān)重要。但有效地共享數(shù)據(jù)需要對(duì)實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)的格式和報(bào)告方式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

Abolhasani估計(jì)，世界上只有少數(shù)真正的self-driving labs能夠在沒有人為干預(yù)和頻繁故障的情況下連續(xù)運(yùn)行。他說，這個(gè)數(shù)字可能很快就會(huì)增加，因?yàn)槊绹拿總€(gè)國家實(shí)驗(yàn)室都在致力于建造該款實(shí)驗(yàn)室。

不過，這仍然存在著巨大的準(zhǔn)入障礙。專用機(jī)器人和實(shí)驗(yàn)室環(huán)境成本高昂，需要數(shù)年時(shí)間才能建立所需的基礎(chǔ)設(shè)施并將機(jī)器人系統(tǒng)與現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)室設(shè)備集成。每次進(jìn)行新的實(shí)驗(yàn)時(shí)，研究人員可能會(huì)發(fā)現(xiàn)他們還必須對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步的定制。

Xu在Argonne的同事Henry Chan表示，他們最終希望Polybot的機(jī)器學(xué)習(xí)能力不僅僅是優(yōu)化實(shí)驗(yàn)。他想利用該系統(tǒng)進(jìn)行發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)造全新的材料，例如具有新分子結(jié)構(gòu)的聚合物。

發(fā)現(xiàn)要困難得多，因?yàn)樗枰獧C(jī)器學(xué)習(xí)算法從幾乎無限數(shù)量的起點(diǎn)中決定首先從哪里開始。

Chan說：“對(duì)于優(yōu)化，你仍然可以劃定空間，但對(duì)于發(fā)現(xiàn)，空間是無限的。因?yàn)榭赡艽嬖谥煌慕Y(jié)構(gòu)，不同的成分，不同的加工方式?！?/p>

但A-Lab的研究結(jié)果表明，這是可能的。當(dāng)實(shí)驗(yàn)室于今年早些時(shí)候開放時(shí)，研究人員試圖通過對(duì)材料項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法來合成全新的材料。self-driving lab的表現(xiàn)好于預(yù)期，70%的時(shí)間都取得了有希望的結(jié)果。

A-Lab的首席研究員Gerd Ceder寫道：“我們最多只預(yù)期了30%左右的成功率?！?/p>

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