随着2024年诺贝尔奖再次强调人工智能（AI）在科学研究中的突出贡献，全球科研界对AI技术的依赖已迅速增加。特别在材料科学、化学和生物学等所谓的“材化生”领域，AI不仅革新了数据收集、处理和分析的传统方法，而且通过引入机器学习和深度学习技术，极大提高了这些流程的自动化水平和效率。这种技术进步不仅加快了实验数据的处理速度，还提升了数据的准确性和可靠性，为科研人员提供了前所未有的工作效能。
AI在材料化学生物的应用
在材料科学、化学和生物学等“材化生”数据密集型领域，人工智能（AI）与机器学习技术的融合已成为推动科研进步的核心力量。AI技术不仅优化了数据的收集、处理和分析流程，还通过机器学习和深度学习提升了这些过程的自动化程度，显著提高了处理速度和数据质量。特别是在AI智能实验室的推广中，我们见证了从人工操作向自动化、智能化的转变，这不仅提升了实验数据的处理效率，还增强了实验结果的可靠性。在这种技术推动下，未使用AI的科研项目可能在处理大数据的能力上显著落后。
AI在实验室自动化的应用远不止于数据分析，它还涵盖了实验过程的全面控制和实时监测。从20世纪80年代计算机和软件的迅速发展到今天AI与物联网技术的深度集成，实验室自动化水平已实现了质的飞跃。现代AI智能实验室能够执行从简单的样本处理到复杂的数据解析和实验设计的广泛任务，极大地加快了科研的速度和提高了科研质量。此外，北美和欧洲的高度自动化基础设施与亚太地区的迅猛发展共同展现了全球对自动化和智能化实验室技术的广泛需求和接受度。
数据库驱动的材料创新
在“材化生”领域，多个专业数据库极大地推动了材料科学、生物医药、能源及碳排放研究的进展。Materials Project 提供了晶体结构、电子结构和热力学性质的详尽数据，使用基于密度泛函理论（DFT）的高通量计算方法生成这些数据，帮助科研人员预测和优化材料性质。The Crystallography Open Database (COD) 收集了广泛的无机、有机和金属有机化合物的晶体结构信息，作为开源数据库，它允许科研人员自由访问和下载结晶数据，这对于材料的基本理解和新材料开发至关重要。OpenMaterials2024(OMat24)、Open Quantum Materials Database (OQMD)、ICDD 和 RRuff 分别提供了固体材料的热力学和结构性质数据、X射线衍射模式和拉曼光谱数据，广泛用于新材料的发现和优化。
生物医药领域同样受益于 UniProt、PDB、KEGG、Genecards 和 Gene Ontology 等数据库，这些数据库提供从蛋白质序列到基因功能的全面信息，极大地促进了生物医药科学的发展。新能源领域中，Graph Neural Network for Optical spectraprediction (GNNOpt)、Catalysis-hub.org、NASA Resources、Open Energy Data、EI NEW ENERGY DATA 和 METEONORM 等数据库为能源系统的建模、环境数据分析和太阳辐射研究提供了关键数据。双碳数据库如 Global Carbon Budget (GCB)、Carbon Dioxide Information Analysis Centre (CDIAC) 和 提供了全球及国家层面的碳排放和碳预算数据，支持全球应对气候变化的决策过程。
这些数据库中提取的数据启发一系列科研工作，通过AI和机器学习技术，科研人员能够更快地分析大量数据，识别潜在的创新和应用。例如，通过分析 Materials Project、COD 和 OQMD 数据库中的材料数据，AI可以预测新材料的性能，指导实验室合成工作。这种数据驱动的方法不仅加快了科研进程，还提高了实验设计和理论模型的精度，使科学探索更加高效和精确。这些数据库的集成应用，展示了数据在推动科学发展中的核心作用，同时也突显了跨学科协作的重要性。
自动化实验室：实践中的AI、数据应用
图源：Maqsood A, Chen C, Jacobsson TJ. The future of material scientists in an age of artificial intelligence. Advanced Science. 2024 May;11(19):2401401.
自动化实验室结合机器学习和人工智能，不仅提升了操作效率，还推动了智力研究的发展。闭环实验这一新理念旨在减少人类干预，核心在于将材料开发视作优化问题，探索特定参数空间中的最优解。通过贝叶斯优化等方法，研究者能够构建初始模型，指导实验路径选择，并通过数据迭代不断优化模型，显著提升实验效率。随着机器人技术的发展和软件集成的日益成熟，这些方法将逐渐成为材料科学中的标准实践。在未来的自动化实验室中，随着通用机器人技术的普及和与AI模型的全面整合，科学研究设施将实现完全自主化。研究者只需提供思路、假设、目标和资金，系统即可反馈数据、材料和洞见。这将大幅改变研究者的角色，传统的动手实验技能逐渐被取代，而对数据科学的重视、更深入的理论理解以及对研究目的的清晰认知将变得尤为重要。自动化将接管许多智力劳动，而人类在研究中的独特作用将体现在回答“为什么”的能力上，确保研究始终围绕人类的需求、愿望和好奇心展开。
随着全球科研机构对自动化需求的增长，自动化实验室技术已成为科研加速发展的关键推动力。这些技术不仅优化了实验流程，还显著提升了可重复性和准确性。在生物工程、药物开发和新材料研究等领域，自动化与AI及大数据分析的集成，实现了快速样品分析和复杂数据处理，减少了人为错误，提供了更加一致、可靠的数据。这种从理论到应用的无缝衔接，加速了从实验室到市场的转化过程，使新药和新材料更快进入临床试验和生产阶段，推动科研成果的实际应用。
AI辅助的Pd-Cu催化剂开发流程示例
通过集成Materials Project和Open Quantum Materials Database (OQMD)等数据库资源，AI系统综合分析了铜和钯的电子结构及热力学性质。这些数据使AI能够预测铜和钯的合金化对二氧化碳还原反应（CO2RR）的催化活性可能产生的积极影响。继而，AI利用OQMD的深入数据进一步优化了Pd-Cu合金的原子比例，以最大化催化剂在多碳产品生成中的选择性和活性。在综合了相关文献中的实验方法后，自动化实验设备采用湿化学法在实验室合成了初步的Pd-Cu纳米催化剂。整个合成过程中，AI系统实时监控并调整反应条件，如pH值、温度和反应时间，确保合成结果的优化。
图源：Zhou D, Chen C, Zhang Y, Wang M, Han S, Dong X, Yao T, Jia S, He M, Wu H, Han B. Cooperation of Different Active Sites to Promote CO2 Electroreduction to Multi‐carbon Products at Ampere‐Level. Angewandte Chemie. 2024 Apr 8;136(15):e202400439.
在合成完成后，所得催化剂通过高分辨率透射电子显微镜（HR-TEM）和X射线光电子能谱（XPS）进行了详细的表征，验证其结构和成分是否符合AI的预测。随后，这些催化剂被应用于实验室规模的电化学CO2还原测试，AI分析了实验数据，评估了催化剂在不同操作条件下的性能，特别是其在高电流密度下的法拉第效率（FE）和稳定性。通过这些迭代的优化实验，成功地证实了AI预测的催化效果，表明Pd-Cu催化剂在高效转化二氧化碳为乙烯、乙醇等多碳产品方面具有显著的潜力。这一案例不仅展示了AI在催化剂研发中的应用，也突显了从理论模型到实验验证的无缝集成，为未来环保技术的发展提供了重要的技术支撑。
展望未来：智能科研的新时代
在不久的将来，AI与机器人技术的深度融合将彻底解放科研人员的双手。繁琐的实验操作将由智能系统全权处理，科研人员只需通过几次点击或语音指令，AI便会自动生成实验方案、分析数据并优化实验条件。想象一下，科学家们可以一边享受咖啡，一边远程监控实验进展，而那些耗时的重复性任务则由机器人完成，从而使研究者能将精力集中在创新构想和成果分析上，大幅提升科研效率。
AI与自动化实验室的结合将引领科研进入全新的智能时代。科学家将不再局限于操作层面，而是能够专注于宏观的战略思考与创新策划。高度智能化的实验平台不仅能提供极高的实验精度，还将大幅缩短实验周期，实现过去需要数年才能完成的成果。随着AI驱动的实验室逐步打破学科间的壁垒，科研进展将更加高效跨越，推动基础研究加速向实际应用转化，开启一个更加高效、精准、智能的科研新时代。
结论
AI技术在“材化生”等领域的深入应用标志着科研方法的一次根本变革，它已成为提升科研效率、创新性和市场竞争力的决定性因素。随着全球各大科研机构增强对自动化与智能化实验室技术的投入，未来科研项目的成功将更多地依赖于这些先进技术的有效整合。科研团队如果忽视这种趋势，将难以在日益激烈的国际科研竞争中保持领先。因此，适应并采纳AI在科研项目中的应用，不仅是提升项目成功率和科研效率的关键，更是推动科学不断前进、解决人类面临的各种挑战的必由之路。
