人工智能驱动的机器人正在制造新材料，改进太阳能电池和其他技术

2018年7月，加拿大温哥华英属哥伦比亚大学的材料科学家Curtis Berlinguette意识到自己是在浪费澳门威尼斯人注册网站研究生的时间和才能。他曾要求她改进太阳能电池中的一种关键材料，以提高其导电性。但潜在的调整之多是压倒性的，从在配方中添加微量金属和其他添加剂到改变加热和干燥时间。Berlinguette说：“有很多东西你可以去改变，你可以快速地通过1000万种设计来测试。”

因此，他和同事将这项工作外包给了一个由人工智能（AI）算法监督的单臂机器人。这个名为Ada的机器人混合不同的溶液，将它们浇铸成薄膜，进行热处理和其他加工步骤，测试薄膜的导电性，评估其微观结构，并记录结果。人工智能解释每个实验，并决定下一步合成什么。在上周材料澳门威尼斯人注册网站研究学会（MRS）的一次会议上，Berlinguette报告说，该系统很快就找到了一种配方和加热条件，可以制造出理想的太阳能电池无缺陷薄膜。“过去需要9个月的工作现在只需要5天，”Berlinguette说。

其他材料科学家也报告了这种“闭环”系统的成功，这种系统将自动化的最新进展与人工智能结合起来，指导实验如何进行。药物开发人员、遗传学家和其他领域的澳门威尼斯人注册网站研究人员已经将人工智能和机器人结合起来设计和做实验，但材料科学家却落在了后面。DNA合成器可以被编程来组装任何DNA字母的组合，但没有单一的方法来合成、处理或表征材料，这使得开发一个可以由人工智能引导的自动化系统变得更加复杂。材料科学家终于将这样的系统上线了。“这是一个超级令人兴奋的领域，”本吉丸山说，他是俄亥俄州代顿市东部美国空军澳门威尼斯人注册网站研究实验室的材料科学家。“闭环才是真正能让材料澳门威尼斯人注册网站研究进展加快几个数量级的东西。”

元素周期表中有100多种元素，而且几乎可以无限地组合它们，因此可能的材料数量令人望而生畏。加州门洛帕克斯坦福大学同步辐射光源澳门威尼斯人注册网站研究所的材料物理学家Apurva Mehta说：“好消息是，那里有数百万到数十亿未被发现的材料。”他说，坏消息是，大多数宝石都不引人注目，这使得寻找宝石的挑战成为大海捞针的问题。

机器人已经提供了帮助。它们现在通常用于混合几十种稍微不同的材料配方，将它们沉积在单个晶圆片或其他平台上，然后同时处理和测试它们。但Maruyama说，简单地一个接一个地钻研配方是一条通往突破的缓慢之路。“高通量是一种做大量实验的方式，但不是很多创新的方式。”

为了加快这一过程，许多团队加入了计算机建模来预测可能的宝石公式。加州劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）的克里斯汀·佩尔森（Kristin Persson）经营着一家名为“材料项目”（materials Project）的大型预测企业，他说：“我们正看到来自预测的令人兴奋的材料如雪崩般涌现。”但这些系统通常仍然依赖澳门威尼斯人注册网站研究生或有经验的科学家来评估实验结果并决定如何进行。然而，波士顿大学（BU）机械工程、材料科学、工程和物理学教授基思·布朗（Keith Brown）表示：“人们仍然需要做一些事情，比如睡觉和吃饭。”

因此，像Berlinguette一样，Brown和他的同事们建立了一个人工智能驱动的机器人系统。他们的目标是找到最坚固的3d打印结构。韧性来自高强度和延展性的混合，它取决于结构的细节，即使材料本身没有改变。布朗说，预测哪种形状最坚硬是不可行的。“你必须做这个实验。”

作为一个测试案例，波士顿大学的团队开始用塑料制作盐瓶大小的桶状结构。他们改变了组成桶外壁的支柱的数量，以及每个支柱的形状和方向的细节。测试所有可能的组合，大约50万种，是不现实的。因此，他们最初让机器人制造了600个结构，对所有选项进行了采样。然后一种虎钳把它们一个个挤断。

然后，澳门威尼斯人注册网站研究小组添加了一种人工智能决策算法，该算法在每次测试后计算出最有可能的次优设计。该程序在赋予韧性的属性中发现趋势，例如每个支柱的厚度和半径，以便预测更坚固的结构。布朗说：“我们基本上打开了机器，走出了门。”经过24小时和60多个设计，人工智能驱动的系统已经提出了一个比任何原始设计更坚固的枪管。

在MRS会议上展示了更多的闭环努力。剑桥麻省理工学院和LBNL的澳门威尼斯人注册网站研究人员已经独立开发了自主系统，以寻找更好的钙钛矿光伏电池——一种廉价、轻便的材料，有望彻底改变太阳能。宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学的一个团队报告说，他们使用另一种人工智能系统为锂离子电池找到了更安全的携带电荷的电解质，锂离子电池现在很容易着火。英国利物浦大学的澳门威尼斯人注册网站研究人员开发了一套人工智能驱动的机器人，以发现从水中产生氢气（一种潜在的无碳燃料）的新型催化剂。

澳门威尼斯人注册网站研究人员承认，这些项目中很少有取得重大成果的。然而，Maruyama说：“现在还为时尚早。”帕萨迪纳加州理工学院的物理学家John Gregoire说，其中一个挑战是，材料科学家自己往往对如何最好地将材料的导电性或其他可测试特性与其结构联系起来意见不一。他说：“如果我们还没有想出如何在社区中打破这种局面，很难想象我们将如何教会计算机做到这一点。”

另一个问题是，由于标准尚未形成，每个团队必须设计自己的机器人和软件系统。“每个人都在探索不同的方法来做到这一点，”纽约市福特汉姆大学的计算化学家约书亚·施里尔说。Schrier说，最终，材料界可能会围绕少数几个系统联合起来，这些系统可以被广泛的澳门威尼斯人注册网站研究人员使用。“在接下来的一两年里，我认为我们将开始看到事情趋于一致。”

 

 

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