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2025-08-26 06:05:00
化学者Mathijs MabesooneとBig Chemistry Consortiumの同僚は、根本的に異なる物質研究方法であるSelf -Learning Robot Laboratoryに取り組んでいます。
AIと自動化をスマートに展開することにより、コンソーシアムはイノベーションを根本的に加速したいと考えています。それは未来の研究室にとって何を意味しますか？そして、誰がボタンで実行されますか？
多くの日常の製品は複雑な混合物であるため、製剤が作成されています。それらの特性は、分子間の微妙な相互作用によって引き起こされます。定式化を調整する必要がある場合 – たとえば、規制や消費者の希望が変更されているため、図面テーブルに戻ることはめったにありません。 “”シャンプーを取ります。それがもっと泡立つ必要がある場合、私たちは分子を投げます」と、Big Chemistry Consortiumのグループリーダーの身体有機化学のグループであるMathijs Mabesooneは言います。」これらの混合物をベースから設計することはめったにありません。 「結果：ますます複雑になり、理解しにくいものであり、常に持続可能または効率的ではありません。
これを変えるために、MabesoneeはAIとロボット化が化学研究を根本的に変化させる革新的なロボット研究所に取り組んでいます。目標は、分子相互作用と強固な科学的基盤に基づいて、再構成されるように製剤を再設計することです。これには、クラフトマンシップなしで、昼夜を問わずデータ自体を生成する完全に自動化されたラボが必要です。そのデータは、どの分子が一緒に働くか、そしてその理由を予測することを学ぶ人工知能を養います。 “”大きな利益は、どの実験が本当に有用であるかをより良く予測できることです」とマベソンは言います。
ロボットを一時停止しないでください
ロボット研究所が運営する規模は、効率と時間の節約を通じて基本的な研究を可能にします。例は、石鹸の完全に自動化された分析です。 “”伝統的に、そのような分析は一日中アナリストにすぐにコストをかけます「マベソンは言う。」私たちのロボットは1日に10〜20を行います。「ロボットは完全に独立して動作します。正しい希釈を決定し、測定を実行し、結果を分析し、どの次のステップが必要かを決定します。」そして、このプロセスは、夜と週末にも24時間続きます。「スマートオートメーションにより、大きな効率の影響が可能になります。さらに、この新しいテクノロジーは、膨大なデータソースと急進的な革新の余地を生み出します。
しかし、ロボットは予期しない制限にも遭遇します。 “”人々にとって非常に単純ないくつかのアクションは、ロボットにとって非常に困難であることがわかります「マベソンは言う。」粉末の計量を取ります。液体は十分に自動化できますが、パウダーは別の話です。砂糖などの日常的な成分でさえ、粉末から結晶、キャスター砂糖まで、それぞれが異なって動作するあらゆる種類のバリエーションを持っています。ロボットラボは、このようなソリッドのさまざまな形式のすべてを処理できる必要があります。そして、それを解決するのはそれほど簡単ではありません。」
腸の感覚
ロボットは非常に高速で、正確で疲れがありませんが、基本的なものを見逃しています：直感。 “”彼らは標準化された方法で大量のデータを収集したり、繰り返しのアクションを実行するのに非常に優れています「マベソンは言う。」しかし、彼らには直感がありません。「そしてそれは非常に重要です。」直観がリードしているという無数の例があります。テフロンの発見をしてください：実験中の予期しない反応により、突然、何にも固執しない材料が得られました。それは計画外であり、誤解されていました。そして、まったく新しい研究分野につながりました。だからこそ、需要がまだ鋭くない基本的な研究のために、人間の洞察は不可欠なままであると思います。」
未来の研究室
自動ラボは、化学研究をより速く、より大きく、より体系的にします。 “”一般的な研究の質問に取り組む小さなラボはそれと競合することはできません」とマベソンは言います。それに沿って、究極の野望は、人工知能によって制御される完全に自律的なラボです。 暗い研究室誰も関与していない場合。 “”それがこのプロジェクトの最終段階ですが、私たちはまだそこにいません。」
「コンピューターとロボットは多くを測定して自動化できますが、重要な目のペアは不可欠なままです「マベソンは言う。」未来のアナリストは実践的ではありませんが、プロセスの概要と品質を監視しています。「これも教育を行わなければなりません。」私たちはまだ、プログラミングとデートにおいて化学者を十分に訓練していません。 Big Chemistry Consortium内で、私たちはこれにコミットしています。私たちは、学生が大規模なプロジェクトで協力できるようにすることで、学生を鼓舞します。これにより、作業の影響をより速く確認できます。将来の準備ができている化学者を本当に訓練したい場合は、カリキュラムでデータと自動化を構造的に固定する必要があります。」
根本的に異なります
Mabesoeneeに関する限り、Big Chemistryの目標は明らかです。 “”このプログラムでは、AI、データ、自動化を採用することにより、正確に新しい分子と材料を可能にしていることを示すことができることを願っています。このアプローチが機能し、疑わしい人たちを連れて行くことができることを証明したいと思います。すべてのデータは、すべての測定が価値があるためです – それらをよく記録してコミュニティと共有する場合。それを成し遂げると、知識はほこりっぽい食器棚にとどまることはありませんが、前の実験のすべての実験をさらに構築します。」
もっと知りたいですか？ Mathijs Mabesooneは、9月25日木曜日にLABNL見本市でセミナーラボのVan De Toekomstで講演者の1人です。どのテクノロジーが現在も将来の違いをもたらすかを発見し、実験室の革新の将来がどのように形成されるかを確認してください。
ブロン： fhi.nl /画像：Canva
#未来の研究室での人間と機械の間の化学