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  近日，密蘇里大學(xué)機(jī)械與航天工程系林見(jiàn)副教授課題組在材料領(lǐng)域頂刊《Progress in Materials Science》(2021年影響因子48.165) 發(fā)表了題為“人工智能與實(shí)驗(yàn)自動(dòng)化的融合：自主實(shí)驗(yàn)室”（Toward autonomous laboratories: Convergence of artificial intelligence and experimental automation）的長(zhǎng)篇綜述。本文總結(jié)了自主實(shí)驗(yàn)在過(guò)去十幾年的發(fā)展?fàn)顩r，首先介紹了如何將人工智能應(yīng)用在材料研究領(lǐng)域，隨后系統(tǒng)討論了在材料自動(dòng)合成、表征數(shù)據(jù)分析和決策算法的研究進(jìn)展，最后討論了當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)，并展望了下一代自主實(shí)驗(yàn)室以期實(shí)現(xiàn)全自主實(shí)驗(yàn)。全文共44頁(yè)，含18幅圖、5個(gè)表格和565篇參考文獻(xiàn)。

  人類社會(huì)日新月異的發(fā)展對(duì)具有新功能新特性的功能材料研發(fā)提出了挑戰(zhàn)。過(guò)去幾十年間，材料的研發(fā)仍然以受過(guò)良好訓(xùn)練的科學(xué)家開(kāi)發(fā)為主，輔之以領(lǐng)域知識(shí)和物理化學(xué)原理。盡管如此，材料研發(fā)過(guò)程仍以試錯(cuò)為主，需要大量的人力物力投入。此外，由于人為參與，可重復(fù)性與偏差仍然存在。這些客觀存在的諸多問(wèn)題與挑戰(zhàn)使得研發(fā)進(jìn)度大幅落后于生產(chǎn)制造和消費(fèi)者迫切需求的進(jìn)度。因此，大力推進(jìn)當(dāng)前研究范式的演進(jìn)以加快材料研發(fā)進(jìn)度成為當(dāng)務(wù)之急。

  實(shí)驗(yàn)自動(dòng)化通過(guò)借助先進(jìn)的科學(xué)儀器與統(tǒng)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)篩選，因而在學(xué)術(shù)和工業(yè)屆，尤其是制藥和有機(jī)化學(xué)領(lǐng)域，得到廣泛應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)自動(dòng)化因其擅長(zhǎng)重復(fù)操作，極大地提高了待研究材料的通量。更為重要的是，它可以將研究者從繁瑣復(fù)雜的日常實(shí)驗(yàn)室操作中解放出來(lái)，可以更好地投入到更具創(chuàng)造性和挑戰(zhàn)性的科研任務(wù)中去。然而，當(dāng)前的實(shí)驗(yàn)自動(dòng)化仍然面臨三方面的挑戰(zhàn)。（1）實(shí)驗(yàn)中搜集的圖譜與波譜表征數(shù)據(jù)的分析速度與收集速度不匹配。（2）重度依賴于研究者的過(guò)程與性能探索毫無(wú)疑問(wèn)地拉低探索效率。（3）考慮到成千上萬(wàn)種組合的高維度與非線性，自動(dòng)化不可能探索所有可能的組合。因此，智能表征數(shù)據(jù)分析與決策算法的研發(fā)成為驅(qū)動(dòng)自主實(shí)驗(yàn)的當(dāng)務(wù)之急，這將構(gòu)成自主實(shí)驗(yàn)的重要一環(huán)。

  近年來(lái)興起的機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自主駕駛、語(yǔ)音識(shí)別、推薦系統(tǒng)、蛋白質(zhì)折疊和生物醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域取得了非凡的成果。區(qū)別于傳統(tǒng)基于物理模型，被稱作“從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)”的機(jī)器學(xué)習(xí)可以不借助任何公式與定理，就可以將從海量數(shù)據(jù)中學(xué)到的隱藏信息用于預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)的重大突破得益于海量數(shù)據(jù)的獲得、超強(qiáng)的計(jì)算力和更為強(qiáng)大的算法三方面在內(nèi)的進(jìn)步。過(guò)去的幾年間學(xué)術(shù)界見(jiàn)證了機(jī)器學(xué)習(xí)在材料與化學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，這包括材料的物理化學(xué)性質(zhì)預(yù)測(cè)、加工-結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系的定量分析、材料制備的引導(dǎo)、有機(jī)化學(xué)合成規(guī)劃和表征數(shù)據(jù)的分析。

  作為新出現(xiàn)的研究范式，自主實(shí)驗(yàn)將機(jī)器學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)自動(dòng)化有機(jī)結(jié)合形成的有機(jī)結(jié)合，已經(jīng)在材料研發(fā)展現(xiàn)了巨大的應(yīng)用前景。自主實(shí)驗(yàn)通過(guò)有效探索化學(xué)和反應(yīng)空間，極大地減少需要操作的實(shí)驗(yàn)總量，從而縮短材料研發(fā)的周期。機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)分析累積的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與表征數(shù)據(jù)，快速?zèng)Q定自動(dòng)化設(shè)備如何操作下一步實(shí)驗(yàn)，成為自主迭代的閉環(huán)重要組成部分。自2010年以來(lái)，與自動(dòng)化和自主化實(shí)驗(yàn)在材料與化學(xué)領(lǐng)域的研究論文數(shù)量呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，并在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)繼續(xù)保持這個(gè)勢(shì)頭。

圖1 材料研發(fā)的全自主實(shí)驗(yàn)流程示意圖。

圖2 構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的流程示意圖。

 圖5 波譜類數(shù)據(jù)的快速分析。

  他們依據(jù)算法機(jī)理將決策算法分為貝葉斯優(yōu)化、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、演進(jìn)算法等，又根據(jù)待優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)量將決策算法分為單目標(biāo)和多目標(biāo)優(yōu)化。同時(shí)討論了怎么把物理，化學(xué)的規(guī)律，和人的直覺(jué)等引入到這些優(yōu)化模型當(dāng)中。

  原文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0079642522001244