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以高通量技術打開新型材料合成新領域

閱讀:540      發布時間:2022-7-28
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圖源: 騰訊網

中國作為大的材料制造及消費國之一,對新型材料的需求具有強勁的增長潛力。據工信部數據預測,2025 年中國新材料產業將達到 10 萬億市場規模,復合增長率達 13.5%,到 2035 年我國新材料產業的總體實力將躍居列。面對市場的現況,材料企業應積極以創新的自動化、智能化研發科技及高通量技術,取代傳統成本高、時間長、風險大的 “炒菜式” 研發模式。

在傳統的材料科學領域上,研發人員一直依賴反復試驗的方法或者憑運氣偶然地發現新材料,但隨著新一代信息技術、前沿的自動化裝備制造等領域的蓬勃發展和材料基礎研究及技術創新的穩步推進,AI (智能化) 材料科學領域獲得了發展動力。[1]

為了讓大家對新一代的材料開發有更進一步的認識,在這里會分享多倫多大學 Alán Aspuru-Guzik 教授如何通過將理論計算、機器學習和 Chemspeed 自動化工作流程解決方案相結合,突破了自主實驗室工作的界限。

 

 

Chemspeed 助力實驗室自動材料合成

加速產品研發

 

由多倫多大學化學和計算機科學教授 Alán Aspuru-Guzik 領頭的 “AI for Discovery and Self-Driving Labs” 研究小組,致力于開發自我驅動的實驗室,并提出將人工智能與自動化機器人平臺相結合,以高通量的形式,自主發現新材料,目標是將發現新功能材料或優化已知功能材料所需的時間和花費縮小 10 倍,即從估計的 1000 萬美元和 10 年的開發時間減少到 100 萬美元和 1 年。

 

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為了達到這個目標,小組成員在多個領域內進行了探索,發現機器人平臺智能化和自動化合成是這個領域中的重要環節。在 Alán 的實驗室里,他選用了 Chemspeed 的自動化機器人平臺,通過計算模擬和機器學習來進行預測,并挖掘邊界條件等信息來獲取合適范圍內的分子,更借此進行高通量的樣品制備、合成、工藝開發、配方、應用或測試,加速產品的研發周期

 

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通過 Chemspeed 高通量的快速合成、制備平臺,加上軟件系統支持離線樣品制備任務,滿足無人值守條件,并能夠快速執行、監控、遠程控制、自動記錄數據,實現信息化管理在與其他智能化技術相結合之后,Alán 的實驗室在無人監督的情況下*自主地運行,短短幾天內便完成了共 1100 個實驗,獲得了大量數據用后續的機器學習過程,這為團隊的開發和創新打下了十分良好的基礎。

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除了專注于實驗室,Alán Aspuru-Guzik 也在產業界積極開拓。他領導的加速聯盟 (The Acceleration Consortium, AC) 是學術界、工業界和政府之間的一項新的全球性合作,總部同樣位于多倫多大學,屬于材料科學創新中心。它利用人工智能和機器人技術來加速設計和發現尚未存在的材料,使材料變得更先進和更環保。

AC 同時擁有強大科研團隊,分別有來自多倫多大學和各地的 50 多名研究人員,目前合作伙伴更包括: Chemspeed Technologies、CIFAR、Creative Destruction Lab、加拿大國家研究院 (National Research Council of Canada)、加拿大自然資源 (Natural Resources Canada)、SLAS 和 Vector Institute 等,共同推動前沿AI 材料科學創新及應用。

 

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圖源: 騰訊網

 

在 2019 年,Alán Aspuru-Guzik 成功在 UBC (不列顛哥倫比亞大學) 引入 Chemspeed 自動化平臺,用于高通量化合物合成過程,并通過半制備柱過濾, 以獲得足夠純度的化合物。在 Chemspeed 平臺上可以自動化進行固體分配和液體分配,并同時完成 16 個條件獨立控制的 Suzuki 偶合反應,該反應在加熱和渦流混合條件下持續運作 16 小時左右,配合軟件協調過程及獲取數據,最終完成目標。

 

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延伸閱讀

 

想了解更多關于 Alán Aspuru-Guzik 如何成功利用 Chemspeed 機器人技術及人工智能在材料科學上的應用,可繼續觀看以下網絡會議視頻:

 

 

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高通量篩選及合成技術是目前新型材料領域研究的重要課題。隨著科技的不斷進步,自動化與智能化設備的加入,使得高通量篩選技術在新型材料研發中開拓出更廣闊的空間。除了 Alán Aspuru-Guzik 教授與他的研發團隊,力揚也攜手 Chemspeed 乘著自動化的東風,憑借在化學自動化研發領域超過 20 年的專業經驗,助力中國新型材料研發 “破冰突圍”。

 

 

 

 

參考資料

 

信息來源:

[1]: 億歐智庫, 中國AI+材料科學產業應用研究報告_人工智能行業研究報告

 

圖源: 騰訊網

 

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