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北卡罗来纳州立大学和布法罗大学的研究人员开发了一种名为“人工化学家”的技术，它将人工智能(AI)和执行化学反应的自动化系统结合在一起，以加速商业理想材料的研发和制造。
在概念验证实验中，研究人员证明，人工化学家可以在15分钟或更短的时间内识别并制造出任何颜色的最佳量子点。量子点是一种胶体半导体纳米晶体，应用于LED显示器等领域。
然而，研究人员很快就注意到人工化学家可以识别最佳材料以满足任何可测量的属性套件 - 不仅仅是量子点。
“人工化学家是一个真正自主的系统，可以在化学宇宙中智能导航，”Milad Abolhasani说，他是一篇关于这项工作的论文的通讯作者，也是北卡罗莱纳州化学和生物分子工程的助理教授。目前，“人工化学师”是专为溶液加工材料设计的，这意味着它适用于可以使用液体化学前体制造的材料。溶液处理材料包括量子点、金属/金属氧化物纳米粒子、金属有机框架等高价值材料。
“‘人工化学家’类似于自动驾驶汽车，但自动驾驶汽车要想到达预先选定的目的地，至少有有限的路线可供选择。使用人工化学家，你给它一组所需的参数，这是你想要的最终材料的属性。人工化学家必须弄清楚其他的一切，比如化学前体是什么，合成路线是什么，同时尽量减少这些化学前体的消耗。
“最终结果是一种完全自主的材料开发技术，不仅可以帮助您比目前使用的任何技术更快地找到理想的解决方案加工材料，但它使用微小的化学前体来实现。这显着减少了浪费，使材料开发过程更便宜。“
人工化学家具有“身体”，用于执行实验并感应实验结果，以及用于记录数据并使用它来确定下一个实验的实验结果。
对于他们的概念证据测试，人工化学家的身体并入自动化纳米晶工厂和NanoRoboAbolhasani实验室中开发的流量合成平台。人工化学师平台已经证明，它每天可以运行500个量子点合成实验，但阿尔列斯坦估计它可以运行多达1,000。
人工化学家的大脑是一种人工智能程序，它能对身体合成的材料进行特征化处理，并利用这些数据自主决定下一组实验条件将是什么。它的决策是基于它所确定的最有效地将其移动到具有理想属性和性能指标的最佳材料组合。
“我们试图模仿人类做决定的过程，但更有效率，”Abolhasani说。
例如，人工化学家允许“知识转移”，这意味着它存储从收到的每个请求生成的数据，加快识别其任务的下一个候选材料的过程。换句话说，人造化学家在识别正确的材料时更聪明，随着时间的推移更快。
为了验证这一概念，研究人员测试了9种不同的策略，让人工智能如何利用数据来决定下一个实验将是什么。然后他们进行了一系列请求，每一次都要求“人工化学家”识别出最适合三种不同输出参数的量子点材料。
“我们发现了一种策略，即使在没有先验知识的情况下，也可以在25次实验或大约一个半小时内识别出最佳量子点，”Abolhasani说。“但是一旦人工化学家有了先验知识——这意味着它已经处理了一个或多个目标材料请求——它就可以在10到15分钟内识别出具有新特性的最佳材料。”
“我们发现，人工化学家也可以快速识别给定的一组起始化学前体的材料属性的边界，因此，化学家和材料科学家不需要浪费时间探索不同的合成条件。
“我相信人工化学家实现的自主材料研发可以重新塑造材料开发和制造的未来，”阿巴拉萨尼说。“我现在正在寻找合作伙伴帮助我们将技术从实验室转移到工业部门。”
纸”,人工化学家：自主量子点合成机器人，发表在该杂志上先进的材料。本文的第一个作者是罗伯特W. EPP，博士。在NC状态的学生。本文由NC州立大学迈克尔S. Bowen，NC州立大学博士共同撰写。学生Amanda A. Volk，Kameel Abdel-Latif和Suyong Han;Buffalo大学助理教授Kristofer Reyes;和ARAM AMASSIAN，METION MOTION的材料科学与工程副教授。
这项工作得到了北卡罗来纳大学研究机会倡议拨款和国家科学基金会的支持，拨款编号为1902702。
希普曼-
编辑:研究摘要跟随。
人工化学家:自主量子点合成机器人
作者: Robert W. Epps, Michael S. Bowen, Amanda A. Volk, Kameel Abdel-Latif, Suyong Han, Aram Amassian and Milad Abolhasani, North Carolina State University;Kristofer G. Reyes, University at Buffalo
发表: 6月4日先进的材料
DOI: 10.1002 / adma.202001626
抽象的：具有许多反应参数，阶段和路线的先进纳米材料的最佳合成构成了现代胶体科学最复杂的挑战之一，目前的策略往往无法满足这些组合大型系统的需求。作为回应，我们提出了一种人工化学家：基于机器学习的实验选择和高效自主流动化学的整合。随着自动驾驶人工化学家，我们在流动中自主地合成了对无机钙钛矿量子点（QDS），并同时调整其在目标带盖上的量子产量和组成多分散性，跨越1.9eV至2.9eV。利用人工化学家，在30小时内使用小于210毫升的总启动QD溶液而没有任何先验知识，并且在没有用户选择实验的情况下，获得11种精确定制的QD合成组合物。利用这些研究产生的知识，然后我们预先训练人工化学家使用新的一批前体并进一步加速QD组合物的合成路径发现，至少两倍。知识转移策略进一步增强了流中综合的QD的光电性质（在与未经证实的知识实验中的相同资源中），并减轻了批量到批量前驱性变异性的问题，从而导致QD在1 MeV内平均值目标带隙。
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