• Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • О проекте
  • Партнеры
  • Добавить публикацию
  • Сервисы
  • Реклама
  • hello@technovery.com
  • telegram
  • vk
technovery
Нет результатов
Все результаты
technovery
Нет результатов
Все результаты

Разработана самоуправляемая лаборатория с ИИ, многократно ускоряющая химические исследования

17 марта, 2023
Наука
Разработана самоуправляемая лаборатория с ИИ, многократно ускоряющая химические исследования

Группа американских исследователей в области химической инженерии разработала самоуправляемую лабораторию, способную выявлять и оптимизировать сложные многоступенчатые пути реакций для синтеза как новых, так и уже известных материалов и молекул. Во время демонстрации концепции система под управлением нейронной сети нашла более эффективный способ производства высококачественных полупроводниковых нанокристаллов, которые используются в оптических и фотонных устройствах.

Многоступенчатый синтез химических соединений — по-настоящему трудоемкая область научных исследований. Нередко, чтобы разработать новый целевой материал или оптимизировать метод синтеза определенного химического вещества, требуется труд десятков специалистов на протяжении нескольких лет. При этом ученые сталкиваются с так называемым проклятием размерности: чем больше стадий и реагентов в реакции, тем экспоненциально больше времени уходит на перебор всех возможных параметров этой реакции — комбинаций и соотношений объемов и концентраций реагентов, времени их взаимодействия и так далее.

Поэтому вполне логичным направлением исследований стало использование методов машинного обучения с автоматизированными методами постановки экспериментов в химии и материаловедении, что привело к созданию «самоуправляемых лабораторий» (self-driving labs, SDL). Такие системы, управляемые нейросетевыми алгоритмами, способны исследовать и решать проблемы химии и материаловедения с невероятными скоростью и эффективностью. Нейронные сети здесь применяются для правильной обработки данных предыдущего эксперимента и выбора оптимальных параметров для постановки следующего.

Ранее созданные концепции SDL, включая целые лабораторные помещения, интегрированные с робототехникой и микрожидкостными реакционными системами, остаются узкоспециализированными под решение задач с хорошо изученными ограниченными пространствами параметров. Чтобы SDL получили действительно широкое распространение, технологии должны преодолеть два основных барьера при работе со сложными многостадийными химическими процессами: то самое проклятие размерности и нехватку данных.

Группа американских исследователей из Университета штата Северная Каролина и Университета Буффало попыталась решить эти проблемы и разработала AlphaFlow — SDL под управлением нейронной сети, обучающейся по методу обучения с подкреплением. Кроме того, AlphaFlow включает в себя модульные блоки обработки жидкости — высокоэффективные проточные микрофлюидные реакторы. Подробное описание своей разработки ученые изложили в статье, опубликованной в журнале Nature Communications.

Краткая схема работы AlphaFlow / © Volk A.A., et al., Nature Communications, 2023

Краткая схема работы AlphaFlow / © Volk A.A., et al., Nature Communications, 2023

По словам авторов, AlphaFlow способна автономно и независимо исследовать, учиться и оптимизировать многоступенчатые реакции со сложностью пространства параметров, превышающей 40 измерений, в отличие от применяемых ранее хемоинформатических и ретросинтетических методов планирования экспериментов. В качестве демонстрации возможностей AlphaFlow изучила и оптимизировала последовательность реакций для синтеза квантовых точек с ядром из селенида кадмия и оболочкой из сульфида кадмия без какой-либо предварительной подготовки и знаний даже о правильной последовательности добавления реагентов.

«Мы показали, что AlphaFlow может проводить больше экспериментов, чем 100 химиков, за тот же период времени, при этом используя менее 0,01% соответствующих химикатов. Он эффективно миниатюризирует и ускоряет эксперименты, выполняет те же лабораторные операции, для которых потребовалась бы целая лаборатория экспериментальной химии. И все это — на платформе размером с чемодан. Чрезвычайно эффективно», — отметил последний автор статьи Милад Абольхасани (Milad Abolhasani), профессор химической и биомолекулярной инженерии в Университете штата Северная Каролина.

AlphaFlow имеет открытый исходный код, поскольку ученые считают важным делиться высококачественными, воспроизводимыми и стандартизированными экспериментальными данными — и удачными, и неудачными.

Сейчас исследователи ищут партнеров как в научном сообществе, так и в частном секторе, чтобы начать использовать AlphaFlow для решения широкого круга химических задач.

 

Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК

Бесплатная служба распространения новостей для научных организаций и стартапов

hello@technovery.com

 

Source: Naked Science
Теги: AIХимические технологии

Related Posts

Приложение Glaze защищает художественные произведения от любопытных искусственных интеллектов
Цифра

Приложение Glaze защищает художественные произведения от любопытных искусственных интеллектов

22 марта, 2023
Китайская компания Baidu в ответ на GPT запустила свой искусственный интеллект «ERNIE Bot»
Цифра

Китайская компания Baidu в ответ на GPT запустила свой искусственный интеллект «ERNIE Bot»

20 марта, 2023
General Motors планирует использовать виртуального помощника на основе ChatGPT в будущих электромобилей
Цифра

General Motors планирует использовать виртуального помощника на основе ChatGPT в будущих электромобилей

16 марта, 2023
Загрузить больше

Технологии

Робототехника
Беспилотники
Машинное обучение
AI
Транспорт
Материалы
ВИЭ
Интернет вещей
Микроэлектроника
Оптика
Носимые устройства

Смотреть все »

Запросы

Х5 Group в партнерстве с платформой Technovery приступают к поиску инновационных проектов для решения проблематики пищевых отходов

СМ Инновации

Тинькофф работает со стартапами

Масштабируйте свой стартап вместе с Контуром

Акселератор ВТБ

АСИ и АВТОВАЗ запустили отбор проектов по развитию автопрома

Х5 Group в партнерстве с платформой Technovery приступают к поиску инновационных проектов для решения проблематики пищевых отходов
Пилотные проекты

Х5 Group в партнерстве с платформой Technovery приступают к поиску инновационных проектов для решения проблематики пищевых отходов

7 марта, 2023

© 2022 technovery

  • hello@technovery.com
  • Условия использования
  • Политика конфиденциальности
Нет результатов
Все результаты
  • Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • Карта технологий
  • О проекте
  • Партнеры
  • Добавить публикацию
  • Сервисы
  • Реклама
  • hello@technovery.com

© 2022 technovery