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            以高通量技術打開新型材料合成新領域

            閱讀:524      發(fā)布時間:2022-7-28
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            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(yè)將達到 10 萬億市場規(guī)模,復合增長率達 13.5%,到 2035 年我國新材料產業(yè)的總體實力將躍居列。面對市場的現(xiàn)況,材料企業(yè)應積極以創(chuàng)新的自動化、智能化研發(fā)科技及高通量技術,取代傳統(tǒng)成本高、時間長、風險大的 “炒菜式” 研發(fā)模式。

            在傳統(tǒng)的材料科學領域上,研發(fā)人員一直依賴反復試驗的方法或者憑運氣偶然地發(fā)現(xiàn)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(fā)展和材料基礎研究及技術創(chuàng)新的穩(wěn)步推進,AI (智能化) 材料科學領域獲得了發(fā)展動力。[1]

            為了讓大家對新一代的材料開發(fā)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(fā)

             

            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(fā)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(fā)現(xiàn)新材料,目標是將發(fā)現(xiàn)新功能材料或優(yōu)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(fā)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(fā)現(xiàn)機器人平臺智能化和自動化合成是這個領域中的重要環(huán)節(jié)。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(fā)、配方、應用或測試,加速產品的研發(fā)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(tǒng)支持離線樣品制備任務,滿足無人值守條件,并能夠快速執(zhí)行、監(jiān)控、遠程控制、自動記錄數據,實現(xiàn)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(jiān)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(xù)的機器學習過程,這為團隊的開發(fā)和創(chuàng)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(yè)界積極開拓。他領導的加速聯(lián)盟 (The Acceleration Consortium, AC) 是學術界、工業(yè)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(chuàng)新中心。它利用人工智能和機器人技術來加速設計和發(fā)現(xiàn)尚未存在的材料,使材料變得更先進和更環(huán)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(chuàng)新及應用。

             

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            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(xù)運作 16 小時左右,配合軟件協(xié)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(xù)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(fā)中開拓出更廣闊的空間。除了 Alán Aspuru-Guzik 教授與他的研發(fā)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(fā)領域超過 20 年的專業(yè)經驗,助力中國新型材料研發(fā) “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(yè)應用研究報告_人工智能行業(yè)研究報告

             

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