Hitech logo

Кейсы

ИИ-лаборатория ускоряет открытия в 10 раз

TODO:
Екатерина Шемякинская16 июля, 11:00

Ученые из Университета штата Северная Каролина разработали технологию, которая в 10 раз ускоряет работу автономных лабораторий и позволяет проводить эксперименты быстрее, дешевле и экологичнее. Новый метод основан на непрерывном сборе и анализе данных в реальном времени и может радикально изменить подход к исследованиям в химии и материаловедении.

Самые интересные технологические и научные новости выходят в нашем телеграм-канале Хайтек+. Подпишитесь, чтобы быть в курсе.

Самоуправляемые лаборатории — это роботизированные системы, которые используют машинное обучение и автоматизацию для проведения химических экспериментов. Такие установки могут самостоятельно анализировать результаты и на их основе планировать следующий шаг, приближаясь к заданной цели без участия человека.

До сих пор подобные лаборатории работали по принципу стационарного потока: реактивы смешивались и проходили по микроканалу, а продукт анализировался только после завершения реакции. Такой подход замедлял процесс, так как каждый эксперимент требовал паузы до окончания химической реакции, что могло занимать до часа.

Новое решение основано на динамическом потоке, при котором смеси изменяются непрерывно и анализируются в режиме реального времени. Это позволяет не просто ускорить процесс, но и получить гораздо больше информации. Например, вместо одной точки данных через 10 секунд реакции система собирает 20 — по одной каждые полсекунды. Ученые фиксируют не отдельные моменты, а полную картину происходящего, словно вместо одного снимка наблюдают за целым фильмом.

Иными словами, вместо того чтобы поочерёдно пропускать отдельные образцы и тестировать каждый после достижения стационарного состояния, исследователи разработали непрерывно работающую установку, которая в реальном времени обрабатывает данные и параллельно обучается на каждом этапе эксперимента.

Увеличение объема данных повышает эффективность алгоритма машинного обучения, стоящего за лабораторией. Благодаря этому система быстрее находит оптимальные материалы и процессы, требует меньше экспериментов и использует меньше реагентов. В результате экономятся ресурсы и сокращается количество отходов.

В испытаниях система не только собрала в 10 раз больше данных за то же время, что и предыдущие методы, но и смогла с первого раза определить лучший материал после обучения.