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VSParticle 助力 AI 自驱动实验室加速材料研究(获取直播回放(/div>

在上一篇文章(AI 时代,高通量新催化剂怎么获得?加州理工告诉你)中,我们讨论了能源领域材料发现的紧迫性以及自驱动实验室(SDL)中高通量实验的重要性。本文将介绍 SDL 的重要性以及推动其发展的突破性举措。我们还解释?nbsp;VSParticle 技术如何为未来?nbsp;SDL 发展提供可重复的试验方案。此外,本文将探讨去中心化和开源的相关性,以及这些概念如何彻底改变材料开发的效率、/p>

?nbsp;

Part.1

AI 自驱动实验室 (SDL) 通过将机器人技术、人工智能和机器学习相结合,实现实验的自动化和优化,彻底改变了组合方法。这种技术的整合有望将材料开发的速度大幅提高 100 倍,远远超越人类的极限、/p>

?nbsp;SDL 中很核心的一环是通过高通量实验收集数据,然后输入到 AI 系统中。AI 系统从结果中学习,并预测具有特定应用所需特性的候选材料。然后,机器人平台通过合成和评估材料来自主测试从而验证这些预测。数据、计算和实验的整合至关重要,每个元素都在反馈回路中引导和完善其他元素(图 1)?nbsp;

?nbsp;1. 自驱动实验室的工作流程——执行阶殴/strong>

在这个数据丰富的范式中,快速生成和分析大量实验数据的能力是推动进步和创新的基础。进行的实验越多,人工智能学习的速度就越快。因此,理想?nbsp;SDL 颠覆了传统的材料开发过程,科学家可以首先确定所需的材料属性,然后再逆向开发新材料,而无需在实验室中反复试验。VSParticle 的纳米打印机可实现无机金?氧化物材料的可控合成,从而支持高通量实验,是 SDL 不可或缺的一部分、/p>

VSP-P1 纳米印刷沉积系统已被 UL 研究所?nbsp;DIFFER 等顶级机构的前沿研究团队采用。通过将该合成模块集成?nbsp;SDL 中,使研究人员和行业能够加速气体传感、催化、电催化等各个领域的材料开发过程、/p>

?nbsp;全球 SDL 先驱

Part.2

全球有许 SDL 的先驱研究者。尽管尚处于开发初期,但一 SDL 已经取得了令人印象深刻的成果,这些成果不仅加速了材料的发现,还简化了研究流程,大大推动了新能源材料的开发。这里列举了一些多边合作涉及的研究机构、高校和行业领导者,他们正在努力推动这一领域的创新。(其中,标记的组都在和 VSParticle 合作(/p>

?nbsp;去中心化的重要性和开源数?/strong>

Part.3.

?nbsp;2. 分散研究的互联互通性和灵活?/strong>

传统研究方法尤其是化学合成往往是独立的,不同机构间缺乏数据共享,导致全球范围内大量的重复性研究以及科研资源的浪费。实验室的研究成果无法转化为实际应用,极大阻碍了该领域的发展。有数据表面,全球可能有数十亿美元的经费被浪费在重复研究工作中、/p>

?nbsp;新的解决方案

Part.4

去中心化研究和数据开源可以有效应对这些挑战。在分散的研究网络中,不会出现“单点故障”(如图 2 所示)。如果某一个课题出现瓶颈,其他课题可以继续运行,保持整体研究势头。这种冗余确保科学进展不会因局部问题而停滞不前。数据开源允许材料开发人员修改、定制和构建现有的候选方案。这种灵活性使研究人员无需 0 开始设计方案,而可以在可追溯的研究成果基础上进行创新?nbsp;

开源数据是这一新模式的另一个关键组成部分。通过自由共享数据,研究人员可以避免重复工作,并更有效地借鉴彼此的工作成果、/p>

而积累共享数据的第一步需要高通量实验室生成大量数据,通过跨组织的协作进行数据分析和数据库建立。META AI 就是开源数据如何彻底改变材料开发速度的典范。通过提供共享实验数据的平台,META 促进了科研工作者之间的协作并加速了创新、/p>

正如多伦多大学教?nbsp;Jason Hattrick Simpers 所说:“我们的目标不是进行 10 万次?nbsp;10 亿次实验,而是利用机器学习等概念在任何给定时间内进行具价值的实验、/p>

?nbsp;VSParticle SDL 的坚实基础

Part.5

SDL 是材料开发的一次重大变革,它结合了人工智能、机器人技术和高通量实验,可以快速发现和优化新材料。研究数据的分散化和开源进一步增强了 SDL 的潜力,促进了合作并确保全球能够都享受并利用技术的进步?nbsp;

虽然人工智能大大加快了新材料的发现和验证,但缺乏将这些创新从实验室扩展到工业生产方法。VSParticle 提供了一种强大且可扩展的技术来促进从研究到工业生产的转变,确保通过人工智能识别的有前景的材料能够大规模高效生产、/p>

?nbsp;3. VSParticle 沉积方法 SDL 高通量实验室到未来的工业量?/p>

VSParticle 线上研讨会(联系我们获取直播回放(/strong>

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复纳科技 2024-11-25 | 阅读?47
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