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Les laboratoires autonomes font des recherches sur le pilote automatique

La recherche scientifique est une entreprise désordonnée. La route pour apprendre de nouvelles choses et faire des découvertes est pavée de dur labeur, de réflexion et de nombreuses impasses. C’est une entreprise longue et coûteuse, et pour chaque succès, il y a des milliers et des milliers d’échecs.

C’est un processus tellement inefficace qu’on pourrait penser que quelqu’un l’aurait déjà automatisé. C’est exactement ce que vise le concept de laboratoire autonome et pourrait révolutionner la recherche sur les matériaux en particulier.

Laissez-le au laboratoire automatique

La recherche sur les matériaux est un domaine complexe et difficile à travailler. Une grande partie du travail consiste à trouver des améliorations sur les matériaux existants pour les rendre plus durs, meilleurs, plus rapides ou plus solides. Il y a aussi la possibilité de découvrir des matériaux entièrement nouveaux avec des propriétés et des capacités uniques au-delà de celles que nous connaissons déjà.

Dans le monde moderne, il ne suffit pas d’aller dehors et de déterrer un nouveau type de roche ou de trouver un nouveau type d’arbre. Tous les fruits à portée de main sont déjà partis. La recherche sur les matériaux nécessite désormais une solide compréhension de la physique et de la chimie. Il s’agit de trouver comment exploiter ces principes pour faire quelque chose de mieux que ce que nous avons vu auparavant.

C’est là qu’interviennent l’intelligence artificielle et les ordinateurs. Les règles que nous avons découvertes en chimie et en physique peuvent être programmées dans un système intelligent. C’est alors un saut simple pour que ce système applique ces règles de différentes manières pour optimiser les résultats souhaités. Par exemple, on peut demander à un système d’IA de synthétiser un produit chimique donné de la manière la plus efficace possible compte tenu d’un certain ensemble de produits chimiques précurseurs. Il est alors possible pour l’IA de parcourir toutes les possibilités et de déterminer le meilleur plan d’action.

Là où le concept devient le plus convaincant, cependant, c’est là où un système d’IA a la capacité de mener ses propres expériences dans le monde réel. L’automatisation des laboratoires est avancée au point où les robots peuvent facilement exécuter des expériences beaucoup plus rapidement et plus efficacement que les scientifiques humains ne peuvent le faire à la main. Donnez à l’IA le matériel nécessaire pour faire des expériences et mesurer les résultats de son travail, et elle pourra ensuite utiliser les résultats pour guider d’autres expériences vers ses objectifs de recherche donnés. Félicitations ! Vous avez construit un laboratoire autonome !

En pratique

Loin d’être une simple théorie, des chercheurs du monde entier construisent déjà des systèmes de laboratoire autonomes. L’un des plus connus est le soi-disant Chimiste artificiel, développé par des chercheurs de l’Université de Buffalo et de la North Carolina State University. L’objectif du projet était de développer un système automatisé pour effectuer des recherches en chimie pour la recherche et le développement de matériaux commercialement souhaitables.

Il est conçu pour effectuer des recherches chimiques sur des matériaux pouvant être fabriqués à l’aide de solutions liquides. Le système est chargé de trouver un moyen de synthétiser un matériau qui répond à un ensemble de paramètres souhaités et effectue lui-même des expériences pour déterminer comment y parvenir. Lors des tests, le système a été chargé de synthétiser des points quantiques avec divers paramètres souhaités. Grâce à l’expérimentation, Artificial Chemist a pu trouver des techniques idéales pour fabriquer les points, y compris l’identification des précurseurs chimiques corrects.

Loin d’une simple simulation informatique, Artificial Chemist fait de la vraie chimie par lui-même et mesure les résultats. Le système était équipé de réacteurs chimiques entièrement autonomes. Ils sont également conçus pour rester propres sans ramasser de résidus chimiques qui perturberaient les expériences. Le système peut mélanger des produits chimiques et exécuter une synthèse chimique complète tout seul.

Le système a été développé en tenant compte à la fois de la recherche et de la fabrication. Il peut être chargé de produire des points quantiques pour une longueur d’onde de lumière donnée et passera d’abord du temps à faire des expériences de recherche pour déterminer la meilleure façon de les fabriquer. Une fois ce processus terminé, généralement après 1 à 10 heures, le système peut alors commencer à produire les points en masse.

Recherche+

Dans l’ensemble, cependant, le principe de base peut être appliqué à toutes sortes de processus de recherche. Il suffit de donner à un système d’IA adapté les moyens d’expérimenter et les moyens d’examiner les résultats de son travail. Il peut alors prendre les mesures logiques pour poursuivre ses travaux dans le sens de ses objectifs de recherche donnés.

Les avantages de tels systèmes sont multiples. Là où certaines parties des expériences ont pu être automatisées par des robots auparavant, les laboratoires autonomes vont plus loin. Ils permettent aux scientifiques de fixer un objectif et le laboratoire automatisé trouve une solution de manière entièrement indépendante. Cela permet de mener des recherches avec moins de main-d’œuvre et d’efforts humains, avec des progrès beaucoup plus rapides et beaucoup moins chers qu’auparavant. De plus, la capacité de calcul et d’expérimentation rapides peut permettre à une IA d’exécuter rapidement des tests sur la combinaison d’ingrédients réguliers de manière inattendue, obtenant des résultats surprenants non conventionnels. Certains chercheurs s’attendent à ce que ces systèmes offrent un avantage décuplé en termes de coûts et de temps, alors que des objectifs qui prenaient autrefois dix ans et 10 millions de dollars étaient atteints en un an et pour seulement 1 million de dollars.

Bien sûr, de tels systèmes ne rendront pas les chercheurs humains obsolètes. La créativité est d’une importance capitale dans les disciplines scientifiques et d’ingénierie et a conduit à certaines de nos plus grandes avancées. Par exemple, une IA pourrait être chargée de fabriquer des alliages métalliques plus solides et plus légers. Cependant, compte tenu de ces idées préconçues engendrées par l’homme, il n’aurait jamais l’éclat des matériaux composites comme la fibre de carbone.

Un grand corollaire est les IA de synthèse d’images qui ont explosé en popularité cette année. Initialement, l’hyperbole déclarait que les artistes et les photographes seraient sans emploi et que l’effort humain dans ce domaine était terminé. Puis, des semaines plus tard, il s’est avéré qu’il ne s’agissait que d’un nouveau type d’outil qui pouvait être guidé et mis en œuvre par les humains les plus expérimentés dans leur exploitation.

Ces «laboratoires autonomes» deviendront probablement des outils majeurs dans les laboratoires de R&D industriels, faisant tout, du développement de nouveaux matériaux à la découverte de nouvelles molécules d’intérêt médical potentiel. Les chercheurs talentueux s’efforceront d’utiliser au mieux les ressources robotiques dont ils disposent, en s’assurant qu’ils sont mis au travail de la manière la plus efficace pour leurs objectifs de recherche plus larges en général. Avec une grande partie de la corvée de recherche confiée aux robots, cela laissera aux scientifiques humains plus de temps pour réfléchir à la situation dans son ensemble.

Image de la bannière : © xiaolangge / Adobe Stock.


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