利物浦大学近期发表在《自然》杂志上的一项研究中，研究人员展示了使用 AI 逻辑做出决策的移动机器人如何能够执行与人类相同的探索性化学研究任务，但速度要快得多。
Liverpool研究团队开发了一个由多模块单元组成的高度集成且智能化的化学实验平台，为机器人赋予更高的灵活性。该系统基于 KUKA 机器人平台构建，定位精度可达 ±0.12 毫米，并配备了激光扫描仪和力传感器等各种传感器，能精确完成实验室操作。
1.75 米高的移动机器人系统用于解决探索性化学中的三个主要问题：执行反应、分析产物以及根据数据决定下一步做什么。
这两个机器人在解决化学合成的三个不同领域的问题时以合作的方式执行这些任务——结构多样化化学（与药物发现相关）、超分子主客体化学和光化学合成。
结果发现，借助 AI 功能，移动机器人做出与人类研究人员相同或相似的决定，但这些决定的时间比人类快得多，而人类可能需要数小时。
领导该项目的利物浦大学化学和材料创新工厂系的 Andrew Cooper 教授解释说：
“化学合成研究既耗时又昂贵，无论是在物理实验还是决定下一步要做什么实验方面，因此使用智能机器人提供了一种加速这一过程的方法。
“当人们想到机器人和化学自动化时，他们往往会想到混合溶液、加热反应等。这是其中的一部分，但决策至少可能同样耗时。对于探索性化学尤其如此，因为你不确定结果。它涉及基于多个数据集的关于某事是否有趣的微妙的上下文决策。对于研究化学家来说，这是一项耗时的任务，但对 AI 来说却是一个棘手的问题。
决策是探索性化学中的一个关键问题。例如，研究人员可能会运行多个试验反应，然后决定只放大反应产量高或有趣产物的反应。这对 AI 来说很难做到，因为某件事是否“有趣”且值得追求的问题可能有多种背景，例如反应产物的新颖性，或者合成路线的成本和复杂性。
前利物浦大学博士生、化学系博士后研究员 Sriram Vijayakrishnan 博士领导了合成工作，他解释说：“当我攻读博士学位时，我手工完成了许多化学反应。通常，收集和弄清楚分析数据所需的时间与设置实验的时间一样长。当您开始自动化化学时，这个数据分析问题变得更加严重。你最终可能会淹没在数据中。
“我们通过为机器人构建 AI 逻辑来解决这个问题。这将处理分析数据集以做出自主决策 -- 例如，是否继续进行反应的下一步。这个决定基本上是即时的，所以如果机器人在凌晨 3：00 进行分析，那么它将在凌晨 3：01 之前决定对进展的反应。相比之下，化学家可能需要几个小时才能浏览相同的数据集。
Cooper 教授补充说：“与训练有素的研究人员相比，这些机器人的背景广度较小，因此在目前的形式下，它不会有'灵光乍现'的时刻。但对于我们在这里交给的任务，AI 逻辑在这三个不同的化学问题上做出的决策或多或少与合成化学家相同，而且它在眨眼间做出这些决定。扩展对 AI 的上下文理解也有很大的空间，例如，通过使用大型语言模型将其直接连接到相关的科学文献。
未来，利物浦团队希望利用这项技术来发现与药物合成相关的化学反应，以及用于二氧化碳捕获等应用的新材料。
本研究使用了两个移动机器人，但可以使用的机器人团队的规模没有限制。因此，这种方法可以扩展到最大的工业实验室。
