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拥有合适的工具来完成这项工作将使工作变得更加轻松,便宜和快捷。化学工程研究人员现已开发出一个虚拟实验室,可用于确定最适合解决流化学系统中各种化学合成难题的人工智能(AI)工具。
“自主系统在加速化学研发和制造方面具有巨大潜力,但尚未广泛使用,”该工作的论文的相应作者,北卡罗莱纳州立大学化学工程学助理教授米拉德·阿博哈萨尼(Milad Abolhasani)说。“这些系统面临两种挑战:寻找或开发合适的硬件以实现可靠的,可再现的自动化综合;以及寻找或开发合适的'大脑'或AI指导的决策算法,以有效地确定最佳的合成方法。我的团队专注于我们的人工化学家项目中的硬件挑战。我们现在发布的工作专注于解决自主决策挑战。”
Abolhasani的工作源于他的观察:A)有许多不同的AI工具可用;B)始终不清楚哪种工具最适合任何给定的材料合成问题;C)无论选择哪种工具,都将始终需要根据化学问题对其进行微调。
“最近,人们对使用现成的AI程序进行化学反应的建模和优化的兴趣日益增加,” Abolhasani说。“但是,那些现成的AI技术并非千篇一律,它们并不是都同样擅长解决您要解决的任何材料合成问题。
“最终,我们希望找到最佳的AI模型体系结构,以确定最佳的材料配方,从而为您提供所需的目标特性。不仅要确定最佳的材料,而且还要以最佳的方式生产该材料以使其具有最佳的性能。可能的特征组合。最佳的AI模型架构将根据挑战的材料和复杂性而变化。”
因此,Abolhasani和他的合作者采用了AI驱动的方法来为每种材料合成问题找到最佳的AI工具。
Abolhasani说:“要确定哪种AI工具能够最好地解决各种材料合成问题,将不可能进行数百万次的必要实验。” “因此,我们需要一个模型来模拟现实世界中的微流体实验平台,从而为我们有效地进行数百万次实验。”
研究人员使用其自动化的Artist Chemist平台进行了1,000个实验,并使用这些实验数据点来训练虚拟实验平台。
对于新论文中报告的工作,虚拟实验室模拟了600,000多个实验,评估了150多个AI指导的决策策略。如果这些实验在现实世界中进行,即使使用自动化系统和微量材料,这些实验将需要7.5年的连续机器人操作和400升试剂的消耗。Abolhasani的团队在大约一个月内完成了此任务。
“我们已经有效地训练了我们的虚拟实验室,以针对每种材料合成挑战选择最佳的AI工具,” Abolhasani说。“这些工具每次使用时都会变得更加高效,帮助我们解决化学和化学工程领域日益复杂的挑战。最终,我们认为这些AI驱动的工具将能够足够快地运行,以根据需要实时调整操作。”
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