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          用人工智能機(jī)器人開發(fā)新材料

          來源:中國科學(xué)報(bào) 2344 2020-01-08

          艾達(dá)是一臺由人工算法驅(qū)動的機(jī)器人,可以幫助英屬哥倫比亞大學(xué)的研究者找出新的太陽能電池設(shè)計(jì)方案。圖片來源:FRASER PARLANE

          柯蒂斯·柏林蓋特是一名材料學(xué)家,在加拿大英屬哥倫比亞大學(xué)工作時,他曾要求研究生改進(jìn)太陽能電池中的關(guān)鍵材料,以提高其導(dǎo)電性。

          他在這一過程中發(fā)現(xiàn),潛在的調(diào)整變量數(shù)量繁多,不同變量可產(chǎn)生千萬種可能。比如加入微量金屬和其他添加劑可以改變加熱和干燥時間。

          柏林蓋特和同事將這項(xiàng)工作交給了置入人工智能算法的單臂機(jī)器人,機(jī)器人可混合不同溶液,并將其澆筑成薄膜,再進(jìn)行熱處理或后續(xù)步驟。

          在美國材料研究學(xué)會日前舉行的一次會議上,柏林蓋特報(bào)告了這一系統(tǒng)最新成果:摸清配方和加熱條件后,人工智能可創(chuàng)造用于太陽能電池的新型薄膜,而且以往需要9個月才能解決的問題如今只須5天。

          事實(shí)上,在藥物開發(fā)、遺傳學(xué)研究等其他領(lǐng)域,已有用人工智能設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的先例。比如用DNA合成器進(jìn)行編程,給出DNA組裝的任何可能。

          但對某種材料而言,無法用單一方法對其進(jìn)行處理或合成,這意味著智能算法指導(dǎo)的自動化系統(tǒng)處理流程會更復(fù)雜。柏林蓋特等人的成果意味著材料學(xué)領(lǐng)域的類似系統(tǒng)已經(jīng)產(chǎn)生?!斑@是一個令人興奮的領(lǐng)域?!痹诿绹哲娧芯渴夜ぷ鞯牟牧蠈W(xué)家本吉丸山評價(jià)說,“形成系統(tǒng)閉環(huán)意味著材料領(lǐng)域會以更快的速度創(chuàng)新?!?/span>

          元素周期表有100多種元素,理論上可以對其進(jìn)行無數(shù)種組合,由此產(chǎn)生的材料數(shù)量非常可觀。這意味著有成百上千種材料等待人們?nèi)グl(fā)現(xiàn),另一方面,如何選出其中真正可用的部分也成為挑戰(zhàn)。

          如今人工智能機(jī)器人可以提供幫助,機(jī)器人可以混合數(shù)十種不同的材料配方(這些配方有細(xì)微差別),再將不同配方產(chǎn)生的材料放在單個晶片或其他材料上進(jìn)行處理和測試。

          不過,丸山還表示,如果只是簡單地逐個配方進(jìn)行實(shí)驗(yàn),只能算是高通量實(shí)驗(yàn)的一種,而不是實(shí)現(xiàn)大量突破的創(chuàng)新。

          為了加快這一過程,許多研究團(tuán)隊(duì)利用計(jì)算機(jī)建模尋找可能的材料配方,而且已有不少新型材料誕生。但問題在于,這些系統(tǒng)設(shè)計(jì)往往依賴材料學(xué)專業(yè)研究生或經(jīng)驗(yàn)豐富的科學(xué)家,系統(tǒng)評估由人給出既定標(biāo)準(zhǔn),實(shí)驗(yàn)是否進(jìn)行也由人決定。但人無法一直操控所有步驟。

          與柏林蓋特的團(tuán)隊(duì)類似,在波士頓大學(xué)工作的機(jī)械工程師基思·布朗也建立了由人工智能驅(qū)動的機(jī)器人系統(tǒng)。

          布朗團(tuán)隊(duì)的研究目標(biāo)是找到足夠堅(jiān)固的3D打印結(jié)構(gòu)。材料的韌性取決于結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié),既對強(qiáng)度有要求,也需要良好的延展性。而這些往往無法靠預(yù)測得出,必須通過實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)。

          作為測試用例,布朗等人用塑料造出一種桶形結(jié)構(gòu),大小與一個鹽瓶相當(dāng)。研究團(tuán)隊(duì)改變了桶形外壁的支柱數(shù)量、方向和形狀,但全部變量加起來可能產(chǎn)生約50萬種組合。

          為了更快找出合適結(jié)構(gòu),布朗團(tuán)隊(duì)先用機(jī)器人制造出600個不同結(jié)構(gòu),并對所有選項(xiàng)進(jìn)行采樣。然后,他們利用人工智能算法測量實(shí)驗(yàn)中可能產(chǎn)生的最優(yōu)設(shè)計(jì)。

          通過實(shí)驗(yàn)和計(jì)算,相關(guān)程序可以找出材料具有良好韌性的趨勢,比如每個支柱的厚度、半徑變化,有助于預(yù)測出更堅(jiān)固的結(jié)構(gòu)。而這一切無需研究者密切盯守。程序啟動24小時后,研究者獲得了比以往任何原始設(shè)計(jì)都堅(jiān)固的結(jié)構(gòu)。

          無論是鈣鈦礦太陽能電池還是3D打印材料,這些基于人工智能的系統(tǒng)能夠幫研究者更快找出良好結(jié)構(gòu),甚至為所處領(lǐng)域帶來更深遠(yuǎn)影響。(袁柳)

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