在上一篇文章（AI 時代，高通量新催化劑怎么獲得？加州理工告訴你）中，我們討論了能源領域材料發現的緊迫性以及自驅動實驗室（SDL）中高通量實驗的重要性。本文將介紹 SDL 的重要性以及推動其發展的突破性舉措。我們還解釋了 VSParticle 技術如何為未來的 SDL 發展提供可重復的試驗方案。此外，本文將探討去中心化和開源的相關性，以及這些概念如何改變材料開發的效率。
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Part.1
AI 自驅動實驗室 (SDL) 通過將機器人技術、人工智能和機器學習相結合，實現實驗的自動化和優化，改變了組合方法。這種技術的整合有望將材料開發的速度大幅提高 100 倍，遠遠超越人類的極限。
在 SDL 中很核心的一環是通過高通量實驗收集數據，然后輸入到 AI 系統中。AI 系統從結果中學習，并預測具有特定應用所需特性的候選材料。然后，機器人平臺通過合成和評估材料來自主測試從而驗證這些預測。數據、計算和實驗的整合至關重要，每個元素都在反饋回路中引導和完善其他元素（圖 1）。
圖 1. 自驅動實驗室的工作流程——執行階段
在這個數據豐富的范式中，快速生成和分析大量實驗數據的能力是推動進步和創新的基礎。進行的實驗越多，人工智能學習的速度就越快。因此，理想的 SDL dian覆了傳統的材料開發過程，科學家可以首先確定所需的材料屬性，然后再逆向開發新材料，而無需在實驗室中反復試驗。VSParticle 的納米打印機可實現無機金屬/氧化物材料的可控合成，從而支持高通量實驗，是 SDL 不ke或缺的一部分。
VSP-P1 納米印刷沉積系統已被 UL 研究所和 DIFFER 等頂級機構的前沿研究團隊采用。通過將該合成模塊集成到 SDL 中，使研究人員和行業能夠加速氣體傳感、催化、電催化等各個領域的材料開發過程。
● 全球 SDL 先驅
Part.2
全球有許多 SDL 的先驅研究者。盡管尚處于開發初期，但一些 SDL 已經取得了令人印象深刻的成果，這些成果不僅加速了材料的發現，還簡化了研究流程，大大推動了新能源材料的開發。這里列舉了一些多邊合作涉及的研究機構、高校和行業yingd者，他們正在努力推動這一領域的創新。（其中，標記的組都在和 VSParticle 合作）
● 去中心化的重要性和開源數據
Part.3.
圖 2. 分散研究的互聯互通性和靈活性
傳統研究方法尤其是化學合成往往是獨立的，不同機構間缺乏數據共享，導致全球范圍內大量的重復性研究以及科研資源的浪費。實驗室的研究成果無法轉化為實際應用，極大阻礙了該領域的發展。有數據表面，全球可能有數十億美元的經費被浪費在重復研究工作中。
● 新的解決方案
Part.4
去中心化研究和數據開源可以有效應對這些挑戰。在分散的研究網絡中，不會出現“單點故障"（如圖 2 所示）。如果某一個課題出現瓶頸，其他課題可以繼續運行，保持整體研究勢頭。這種冗余確?？茖W進展不會因局部問題而停滯不前。數據開源允許材料開發人員修改、定制和構建現有的候選方案。這種靈活性使研究人員無需從 0 開始設計方案，而可以在可追溯的研究成果基礎上進行創新。
開源數據是這一新模式的另一個關鍵組成部分。通過自由共享數據，研究人員可以避免重復工作，并更有效地借鑒彼此的工作成果。
而積累共享數據的第一步需要高通量實驗室生成大量數據，通過跨組織的協作進行數據分析和數據庫建立。META AI 就是開源數據如何改變材料開發速度的典型。通過提供共享實驗數據的平臺，META 促進了科研工作者之間的協作并加速了創新。
正如多倫多大學教授 Jason Hattrick Simpers 所說：“我們的目標不是進行 10 萬次或 10 億次實驗，而是利用機器學習等概念在任何給定時間內進行具價值的實驗。
● VSParticle – SDL 的堅實基礎
Part.5
SDL 是材料開發的一次重大變革，它結合了人工智能、機器人技術和高通量實驗，可以快速發現和優化新材料。研究數據的分散化和開源進一步增強了 SDL 的潛力，促進了合作并確保全球能夠都享受并利用技術的進步。
雖然人工智能大大加快了新材料的發現和驗證，但缺乏將這些創新從實驗室擴展到工業生產方法。VSParticle 提供了一種強大且可擴展的技術來促進從研究到工業生產的轉變，確保通過人工智能識別的有前景的材料能夠大規模高效生產。
圖 3. VSParticle 沉積方法從 SDL 高通量實驗室到未來的工業量產
VSParticle 線上研討會（獲取直播回放）
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