AI駆動のラボは10倍速く実行されます

ノースカロライナ州立大学では、研究者がAIを搭載した自動運転ラボを実証し、機械学習アルゴリズムと自動化を組み合わせて、従来の手法の少なくとも10倍のデータを収集し、数か月または数週間で特定の用途に適した材料を特定しながら、コストを大幅に削減しながら識別することができます。

これまで、従来の材料の発見は、定常状態の流れと呼ばれる方法を使用して最終出力を生成するのに何年もかかります。自動運転ラボは、結果の材料を特徴付ける前に化学反応が行われるたびに待機し、またMLアルゴリズムが次の実験を予測するまでに待機します。


新しいテクノロジー「動的状態の流れ」は、システムを介して個別のサンプルを実行し、定常状態に到達した後に1つずつテストする代わりに、複数の実験を可能にします。この自動運転ラボのMLアルゴリズムは、意思決定を行い、プロセスの最適な資料をほんの一部で選択するのがより速く、基本的には基本的に実行を停止しないシステムです。

このデモンストレーションでは、Aipowered Labをセレン化物（CDSE）コロイド量子ドットで実験しました。システムは、トレーニング後の最初の試みで最高のパフォーマンスのCDSE製剤を見つけることができました。

化学混合物はリアルタイムでさまざまであり、センサーは連続データを収集し、反応はまだ進行中です。これにより、単一のポイントデータよりも詳細な情報の流れが提供されるため、システムが正確に実行され、10倍速い決定が得られます。

この方法により、研究者はクリーンエネルギー、電子機器、持続可能な化学物質の最適な材料を発見し、2〜3日以内に材料のテストを開始し、化学廃棄物が少なくなります。