来自北卡罗莱纳州立大学和布法罗大学的研究人员开发了一项名为“人工化学家”的技术，该技术结合了人工智能(AI)和执行化学反应的自动化系统，以加速研发和生产商业所需材料。
在概念验证实验中，研究人员证明，人工化学家可以在15分钟或更少的时间内识别并生成任何颜色的可能的最佳量子点。量子点是胶体半导体纳米晶体，用于LED显示屏等应用。
然而，研究人员很快指出，人工化学家可以识别出满足任何可测量属性的最佳材料——而不仅仅是量子点。
“人工化学家是一个真正自主的系统，可以智能地在化学宇宙中导航，”米拉德·阿博尔哈萨尼说，他是一篇关于这项工作的论文的通讯作者，也是北卡罗来纳州化学和生物分子工程学的助理教授。目前，人工化学是为溶液处理材料设计的，这意味着它适用于那些可以使用液体化学前体制造的材料。溶液处理材料包括量子点、金属/金属氧化物纳米颗粒、金属有机骨架(MOFs)等高价值材料。
“人工化学家类似于自动驾驶汽车，但自动驾驶汽车至少有有限的路线可供选择，以便到达预先选定的目的地。对于人工化学家，你给它一组所需的参数，这些参数是你希望最终材料具有的属性。人工化学家必须弄清楚其他的一切，比如化学前体是什么以及合成路线是什么，同时尽量减少这些化学前体的消耗。
“最终的结果是一种完全自主的材料开发技术，它不仅能帮助你比目前使用的任何技术更快地找到理想的解决方案处理过的材料，而且还能使用少量的化学前体。”这大大减少了浪费，也大大降低了材料开发过程的成本。”
这位人工化学家不仅有一个执行实验并感知实验结果的“身体”，还有一个记录数据并利用它来决定下一个实验是什么的“大脑”。
为了进行概念验证测试，Artificial Chemist的身体整合了Abolhasani实验室开发的自动化纳米晶体工厂和纳米流体合成平台。人工化学家平台已经证明它每天可以运行500个量子点合成实验，尽管Abolhasani估计它可以运行1000个。
人工化学家的大脑是一个人工智能程序，它描述身体正在合成的材料，并利用这些数据对下一组实验条件做出自主决定。它的决定是基于它所决定的将最有效地使它朝着具有期望性能和性能指标的最佳材料组成的方向前进。
“我们试图模仿人类做决定的过程，但更有效率，”Abolhasani说。
例如，人工化学家允许“知识转移”，这意味着它存储从它收到的每个请求生成的数据，加快识别下一个候选材料的过程。换句话说，随着时间的推移，人工化学家在识别正确的物质方面变得越来越聪明和快速。
为了证明他们的概念，研究人员测试了人工智能如何使用数据来决定下一个实验是什么。然后，他们进行了一系列的请求，每次都要求人工化学家识别出最适合三个不同输出参数的量子点材料。
“我们发现了一种政策，即使没有先验知识，也能在25个实验或大约一个半小时内识别出最好的量子点，”Abolhasani说。但一旦人工化学家有了先验知识——这意味着它已经处理了一个或多个目标材料请求——它就能在10到15分钟内确定具有新特性的最佳材料。
“我们发现，人工化学家还可以快速识别给定一组起始化学前体的材料性质边界，这样化学家和材料科学家就不需要浪费时间探索不同的合成条件。
“我相信由人工化学家实现的自主材料研发可以重塑材料开发和制造的未来，”Abolhasani说。“我现在正在寻找合作伙伴，帮助我们将这项技术从实验室转移到工业部门。”
