Nature | 加速合成新型材料的自主实验室

2023年11月29日，美国加利福尼亚大学，美国劳伦斯伯克利国家实验室和英国谷歌DeepMind的研究人员在《Nature》杂志发表了一篇题为“An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials”的论文。

研究内容

为了缩小新型材料的计算筛选率与实验实现率之间的差距，本研究引入了A-Lab，一个用于无机粉末固态合成的自主实验室。该平台利用计算、文献中的历史数据、机器学习（ML）和主动学习来规划和解释使用机器人进行的实验结果。在17天的连续运行中，A-Lab从一组58个目标中实现了41种新型化合物，这些目标包括利用材料项目和谷歌DeepMind提供的大规模ab initio相稳定性数据确定的各种氧化物和磷酸盐。合成配方由根据文献训练的自然语言模型提出，并使用基于热力学的主动学习方法进行优化。对失败合成的分析为改进当前的材料筛选和合成设计技术提供了直接可行的建议。高成功率证明了人工智能驱动平台在自主材料发现方面的有效性，并推动了计算、历史知识和机器人技术的进一步融合。

参考文献：

DOI:  10.1038/s41586-023-06734-w