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以高通量技术打开新型材料合成新领域

2022年07月28日 17:09 来源:力扬企业有限公司(NIKYANG Enterprise Limited)
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中国作为大的材料制造及消费国之一,对新型材料的需求具有强劲的增长潜力。据工信部数据预测,2025 年中国新材料产业将达到 10 万亿市场规模,复合增长率达 13.5%,到 2035 年我国新材料产业的总体实力将跃居列。面对市场的现况,材料企业应积极以创新的自动化、智能化研发科技及高通量技术,取代传统成本高、时间长、风险大的 “炒菜式” 研发模式。

在传统的材料科学领域上,研发人员一直依赖反复试验的方法或者凭运气偶然地发现新材料,但随着新一代信息技术、前沿的自动化装备制造等领域的蓬勃发展和材料基础研究及技术创新的稳步推进,AI (智能化) 材料科学领域获得了发展动力。[1]

为了让大家对新一代的材料开发有更进一步的认识,在这里会分享多伦多大学 Alán Aspuru-Guzik 教授如何通过将理论计算、机器学习和 Chemspeed 自动化工作流程解决方案相结合,突破了自主实验室工作的界限。

 

 

Chemspeed 助力实验室自动材料合成

加速产品研发

 

由多伦多大学化学和计算机科学教授 Alán Aspuru-Guzik 领头的 “AI for Discovery and Self-Driving Labs” 研究小组,致力于开发自我驱动的实验室,并提出将人工智能与自动化机器人平台相结合,以高通量的形式,自主发现新材料,目标是将发现新功能材料或优化已知功能材料所需的时间和花费缩小 10 倍,即从估计的 1000 万美元和 10 年的开发时间减少到 100 万美元和 1 年。

 

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为了达到这个目标,小组成员在多个领域内进行了探索,发现机器人平台智能化和自动化合成是这个领域中的重要环节。在 Alán 的实验室里,他选用了 Chemspeed 的自动化机器人平台,通过计算模拟和机器学习來进行预测,并挖掘边界条件等信息来获取合适范围内的分子,更借此进行高通量的样品制备、合成、工艺开发、配方、应用或测试,加速产品的研发周期

 

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通过 Chemspeed 高通量的快速合成、制备平台,加上软件系统支持离线样品制备任务,满足无人值守条件,并能够快速执行、监控、远程控制、自动记录数据,实现信息化管理在与其他智能化技术相结合之后,Alán 的实验室在无人监督的情况下*自主地运行,短短几天内便完成了共 1100 个实验,获得了大量数据用后续的机器学习过程,这为团队的开发和创新打下了十分良好的基础。

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除了专注于实验室,Alán Aspuru-Guzik 也在产业界积极开拓。他领导的加速联盟 (The Acceleration Consortium, AC) 是学术界、工业界和政府之间的一项新的全球性合作,总部同样位于多伦多大学,属于材料科学创新中心。它利用人工智能和机器人技术来加速设计和发现尚未存在的材料,使材料变得更先进和更环保。

AC 同时拥有强大科研团队,分別有来自多伦多大学和各地的 50 多名研究人员,目前合作伙伴更包括: Chemspeed Technologies、CIFAR、Creative Destruction Lab、加拿大国家研究院 (National Research Council of Canada)、加拿大自然资源 (Natural Resources Canada)、SLAS 和 Vector Institute 等,共同推动前沿AI 材料科学创新及应用。

 

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在 2019 年,Alán Aspuru-Guzik 成功在 UBC (不列颠哥伦比亚大学) 引入 Chemspeed 自动化平台,用于高通量化合物合成过程,并通过半制备柱过滤, 以获得足够纯度的化合物。在 Chemspeed 平台上可以自动化进行固体分配和液体分配,并同时完成 16 个条件独立控制的 Suzuki 偶合反应,该反应在加热和涡流混合条件下持续运作 16 小时左右,配合软件协调过程及获取数据,最终完成目标。

 

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延伸阅读

 

想了解更多关于 Alán Aspuru-Guzik 如何成功利用 Chemspeed 机器人技术及人工智能在材料科学上的应用,可继续观看以下网络会议视频:

 

 

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高通量筛选及合成技术是目前新型材料领域研究的重要课题。随着科技的不断进步,自动化与智能化设备的加入,使得高通量筛选技术在新型材料研发中开拓出更广阔的空间。除了 Alán Aspuru-Guzik 教授与他的研发团队,力扬也携手 Chemspeed 乘着自动化的东风,凭借在化学自动化研发领域超过 20 年的专业经验,助力中国新型材料研发 “破冰突围”。

 

 

 

 

参考资料

 

信息来源:

[1]: 亿欧智库, 中国AI+材料科学产业应用研究报告_人工智能行业研究报告

 

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