虚拟实验室为每种化学问题找到合适的AI工具马旭成

虚拟实验室为每种化学问题找到合适的AI工具

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-它们并非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性能。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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