它工作一周堪比博士4年科研生涯!机器“化学家”诞生
7 月 9 日,一篇發表在《自然》(Nature)雜志封面上的文章著實吸引了人們的眼球。經研究人員改造后,汽車裝配線上常用的機器人 “變身” 成為 “機器人化學家”,它可以像人類一樣使用各種實驗儀器,在化學實驗室內自主工作,它的尺寸和人類相當,可以在傳統、無改造的實驗室內工作,甚至可以在完全黑暗的環境下工作。
這個實驗機器人每天可以工作 21.5 個小時,剩下的時間需要去充電。也就是說,如果能實現無線充電模式,它可以從 0 點干到 0 點,一周 7 天不休息,妥妥的 “007”。
“太恐怖了,或許以后真的不需要我們這群搬磚工了。只要有錢的大老板加少量化學家,很多事情都能搞的定了。愁!” 一位知乎網友如此感嘆。
確實,目前不少化學和生物專業的實驗操作真的不需要太多思考,只需要熟練操作。與機器相比,人類的體力有限,記憶力有限,操作容易出錯,處于劣勢。
但也有人認為無需擔心,“推廣不下去的,國內研究生可比實驗機器人便宜多了。”這個理由聽著有些凄慘,而且,長期來看,只要市場夠大,痛點夠大,成本是一個可解決的問題。結合 AI 的實驗機器人很可能在未來替代一批實驗人員,如流水線工廠一樣操作那些重復性實驗。
做科學研究,是一件極為有價值、有意義,但有時卻略顯枯燥的事。比如,在一些高校實驗室或其他科研機構工作室內,單調、頻繁的試錯工作會大量消耗學生或其他科研人員的時間和精力。甚至,他們有時在實驗室內通宵達旦地工作,只是為了等待一個未知的實驗結果。其中很多人可能有過連續幾天泡在實驗室的經歷。也因此,眾多的研究生和青年科研人員會自嘲為“科研民工”。
那么,如何解決這一問題?一直以來,人工智能和自動化被認為是可以將人類從一些單調乏味的工作中解放出來的技術手段。但是,真正讓人眼前一亮的應用場景并不多,尤其是在實驗室內。
如今,科研人員將人工智能和自動化真正帶入了實驗室內,并且在一定程度上,表現得比人類要好。這一科研成果來自論文通訊作者、英國利物浦大學安德魯·庫珀(Andrew Cooper)教授的科研團隊。
圖|Nature 封面(來源:Nature)
對此,DeepTech 從技術、應用場景和商業化前景等方面,采訪了中國學者、庫珀在利物浦大學材料創新工場的同事劉明博士。除了材料創新工場內的同事關系,他們還一起創辦了另一家公司 CageCapture,該公司專注于利用新型材料凈化污染的空氣。
“與其實現具體實驗設備的自動化,不如將操作人員 ‘自動化’。這樣的好處在于,理論上這樣一臺化學機器人在未來可以做到 ‘即插即用’,能主動去適應和操作實驗室已有的設備(這些儀器往往是相當昂貴的)。而且這樣的自動化方案不局限于某個化學實驗,以后通過軟件調試,機器人不僅可以做催化劑的研發,也可以實現電池材料的組裝。” 劉明告訴 DeepTech。
不休息的 “工作狂”
新材料的研發是解決當前社會上環境污染、能源危機等諸多挑戰的重要基礎。材料基因組技術是近年來逐漸興起的材料研究新方法和新理念,其核心在于通過 “高通量計算、高通量實驗和大數據分析” 技術,加速新材料的研發和應用。盡管目前高通量計算和大數據分析技術應得到了長足發展,但高通量實驗及檢測依然是材料基因組技術的瓶頸,只靠人力在有限時間內很難進行海量的實驗操作和表征。
目前,化學自動化技術主要還是對某一個具體儀器的高通量化和自動化,以及將一些常規合成與測試整合做成模塊化設備(比如歐美比較成功的企業 Chemspeed、Labman)。
但這些解決方案仍有很多弊端,一般化學實驗流程復雜,往往涉及很多儀器和設備(比如核磁、質譜和單晶衍射等),要將這些設備全部自動化,無論是在成本上、還是在接口通用上都存在諸多困難,而且不同的化學研究所需要的儀器變數很大,模塊化的設備往往只能用于某項具體的化學實驗。
而 “機器人化學家” 就可以很好地解決上述問題。
圖|凌晨 3 點,它依然在工作。(來源:Nature)
據論文描述,“機器人化學家” 可以自主完成化學實驗中的所有任務。比如,稱量固體、分配液體、除去容器中的空氣、進行催化反應和量化反應產物等。更甚者,它還可以對下一步需要進行什么化學實驗作出自主決定。根據已完成的實驗結果來看,它可以從 10 個維度進行分析,從超過 9800 萬個候選化學實驗中,確定下一步要進行的最佳實驗。
值得注意的是,除了充電時的 “休息時間”,“機器人化學家” 每天可以工作 21.5 個小時,幾乎可以做到 7 x 24 小時無休止工作。而且,實驗已經證明,它可以在 2-3 天內完成人類可能幾個月才能完成的事,甚至在一周內做完一名博士生在 4 年科研生涯中才能做完的實驗。
而且,由于具有類似于人類的尺寸和可觸及范圍,它可以使用專為人類操作而設計的實驗設備,某種意義上來說,它就像人類研究員一樣,可以使用各種各樣的儀器。此外,它還可以在傳統實驗室內解決大量不限于光催化的研究問題。
“手腦” 并用
庫珀研究團隊內的本杰明·伯格(Benjamin Burger)博士生用了 3 年的時間完成了對 “機器人化學家” 的開發和編程。在他看來,研究過程中最大的挑戰就是如何讓機器人的大腦十分耐用。“由于它需要完成連續多日的自主工作,并進行數千次的精準操作,它在每項任務中的失敗率就必須保持在很低的水平。”
在一次測試中,研究人員通過編程的方式 “命令” 它探索各種假設,以提高一種聚合光催化劑的性能。這個身高 1.75 米、重達 400 公斤的 “家伙” 在 8 天的時間里,工作了 192 個小時,進行了 319 次移動,自主完成了 6500 次實驗操作和 668 個相關實驗,更令人驚訝的是,它成功研發出了一種 6 倍于現有催化劑活性的全新化學催化劑。
這一人類可能需要幾個月才能完成的任務,它只用了 2-3 天的時間。
停不下來的工作狂(來源:Nature):https://v.qq.com/x/page/h3113m0cmjr.html
“機器人化學家” 如此厲害的原因在于,它具有一個智能的大腦和兩只靈活的雙手。
據論文描述,“機器人化學家” 借助機器學習算法可以實現獨立思考,并通過激光掃描和觸摸反饋來實現精準定位,在給定需要檢驗什么假設的情況下,選擇進行哪種后續實驗,以自主完成一系列的實驗操作。
不只是 “化學家”
如今在庫珀看來,“機器人化學家” 已經改變了他們的工作方式,它不僅僅是實驗室內的一臺機器,也是一個具有超強能力的團隊成員,它可以為人類騰出多余時間來進行創造性思考。
“我們要的是讓研究人員自動化,而不是儀器自動化。這創造了一定程度的靈活性,將改變我們的工作方式和我們可以解決的問題。”
那么,未來 “機器人化學家” 會不會完全取代實驗室內的研究人員或在校學生?庫珀給出了否定的答案。
雖然目前這個機器人有一定的 “智力“,但所有的程序和調試都需要經過實驗人員設計。實驗過程中如果出現故障,也需要實驗人員去排除。
在不久的將來,機器人化學家將會是化學研究人員的有力幫手:機器人化學家將研究人員從簡單機械的操作中解放出來,這樣研究人員能將時間放在創造性思考上。
圖|“機器人化學家”的實驗室及其實驗設備(來源:Nature)
此外,據論文描述,“機器人化學家” 還可以解決目前超出我們能力范圍的規模和復雜性的問題。比如,它可以通過搜索廣闊的、未開發的化學空間,來尋找清潔能源生產來源或新藥配方。
“除了在化學實驗領域,它也有可能勝任許多生物、醫藥等領域的實驗任務。除此之外,一些有毒害、放射性環境下的實驗工作,它也非常適合去做。” 劉明說。
但是,他也承認,目前的這個最初版本還有許多改進空間。比如,如何進一步降低成本?目前機器人能進行催化劑測試實驗相對比較簡單,怎么進行更復雜的實驗操作?如何引入視覺增強移動性?如何讓多臺機器人合作?…... 如今,庫珀的團隊正在對這個版本進行改進和優化。
商業化前景巨大,看好中國市場
談及商業化時,劉明對比了汽車制造和化學/材料研究兩個領域的市場規模和潛力。“2015 年,全球汽車市場規模達到了 17,000 億美元,汽車制造業也已經基本實現了工業機器人的自動化生產。反觀全球化工行業,2016 年的市場規模達到了 52,000 億美元,但目前只有相當少的部分實現了自動化,化學與材料領域的自動化依然具有巨大的商業機會。
對化學/材料研究領域來說,人工成本的支出仍是研究成本最大的支出部分。目前已有的自動化方案非常昂貴,如前面提到的 Chemspeed 自動合成儀要花費上百萬人民幣,Labman 定制的化學自動化平臺費用高達幾千萬人民幣。相較而言,化學移動機器人的解決方案有著巨大的成本優勢。”
據美國科技新聞網站 The Verge 報道,庫珀教授如今已經注冊了一個名為 Mobtics 的公司,致力于將此項技術商業化。
采訪的最后,劉明在談及中國市場時表示,“中國有非常強的機器人制造能力和完整的產業鏈,全球約 50% 的大宗化工產品在中國生產,中國化學、材料研究領域的自動化蘊藏了巨大的商業機會,非常適合化學機器人項目的應用與推廣。”
-End-
參考:
https://www.nature.com/articles/s41586-020-2442-2
https://www.nature.com/articles/d41586-020-02030-z
https://news.liverpool.ac.uk/2019/06/07/nature-article-features-robot-chemist/
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-07/uol-lrb070620.php
https://www.theverge.com/21317052/mobile-autonomous-robot-lab-assistant-research-speed
總結
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