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化学和材料科学领域看到对自驱动实验室的兴趣激增,这些实验室使用人工智能系统加速研究发现研究者们正在建议一套定义和性能衡量标准,使研究者、非专家和未来用户更好地了解这些新技术正在做什么以及每项技术与其他自驱动实验室相比如何表现。
自驱动实验室极有可能加速发现新分子、材料和制造过程,应用范围从电子设备到药品不等。技术仍然相当新,但有些显示缩短识别新材料所需时间从数月或数年到数日
Milad Abolhasani表示, 北卡罗来纳州立大学化学和生物分子工程助理教授兼论文新度量尺论文作者Milad Abolhasani技术描述为'自主',但不同的研究团队对'自主'定义不同同理,不同的研究队以不同方式报告工作的不同内容这使得难以比较这些技术,而比较很重要,如果我们想相互学习并推向场面。
自驱动实验室能做点什么如何提高自冲实验室B性能我们建议一套共享定义和性能度量标准, 我们希望所有在这个空间工作的人都能采纳这些定义和性能度量最终目标将允许我们所有人相互学习并推广这些强力研究加速技术
Abolhasani表示:「举例说, 我们似乎看到自驾驶实验室中与性能、精度和强健性有关的挑战,问题在于这些技术能起多大作用如果我们有标准度量和结果报告, 我们可以识别这些挑战并更好地了解如何解决这些挑战。”
核心新建议是清晰定义自驱动实验室和7项拟议性能度量度,研究人员将列入与其自驱动实验室有关的任何出版物中。
- 自主度:系统需要用户提供多少指导
- 操作寿命:系统可运行多久而不受用户干预
- 传输量:系统运行单项实验需要多长时间
- 实验精度:系统结果如何复制
- 材料用量:系统对每次实验使用的材料总量是多少?
- 可访问参数空间:系统可在多大程度上计算每次实验中所有变量
- 优化效率
优化效率是这些尺度中最重要的之一, 但它也是最复杂之一-它不适合简明定义 Abolhasani表示研究者应量化分析自驾驶实验室及其实验选择算法的性能,
Abolhaani表示:「归根结底, 标准自驾驶实验室报告法会帮助确保此域产生可信可复制结果,
报社性能度量解自驱动实验室在化学和材料科学发布于开放存取日志自然通信.论文首编Amanda Volk最新博士毕业NC状态
这项工作得到Dreyfus化学科学工程机学习程序支持完成,授标号ML-21-064北卡罗来纳大学研究机会创举国家科学基金会资助1940959和2208406
机手-
编辑器注解 :学习文摘附后
性能度量法释放自驱动实验室在化学和材料科学方面的力量
作者类阿曼达AVolk和Milad Abolhasani北卡罗来纳州立大学
发布二月14号自然通信
多尔市10.1038/s41467-024-45569-5
抽象性 :自驱动实验室和跨化学和材料科学自动化实验兴起后,单靠发布研究设计最佳自主实验室解决特定问题有相当大的挑战确定数字物理特征与具体研究相关是SDL设计的一个重要方面,需要量化处理即使在控制维度等特征时,每个实验空间都有独特的需求和挑战影响最优物理平台和算法的设计诸如优化率等度量法不一定表示系统跨不同研究的能力从这个角度出发,我们强调某些关键度量SDL性能以便更好地引导研究人员实施最合适的策略并启发性建议平台和实验空间配对
