机器人科学家将梦想新材料推进计算

一位匿名读者引用麻省理工学院技术评论的报告：在一个俯瞰马萨诸塞州剑桥繁忙的购物街的实验室里，一个机器人试图创造新的材料。机器人手臂将移液器浸入培养皿中，并将少量明亮的液体转移到位于另一台机器前面的许多容器中。当所有样品都准备好后，第二台机器测试它们的光学特性，并将结果输送到控制臂的计算机。软件分析这些实验的结果，制定一些假设，然后重新开始该过程。几乎不需要人类。 该设置由一家名为Kebotix的创业公司开发，暗示机器学习和机器人自动化如何在未来几年为塑料材料科学做出革命。该公司认为，它可能会发现新的化合物，除其他外，可以吸收污染，对抗抗药性真菌感染，并作为更有效的光电子组件。该公司的软件从具有已知特性的分子的三维模型中学习。Kebotix使用几种机器学习方法来设计新型化合物。该公司将具有所需特性的化合物的分子模型输入到一种神经网络中，该神经网络学习这些属性的统计表示。然后，该算法可以提出适合相同模型的新示例。为了消除潜在的无用材料，Kebotix使用另一个神经网络，“然后公司的机器人系统测试剩余的化学结构，”麻省理工学院技术评论报告。“这些实验的结果可以反馈到机器学习管道中，帮助它更接近所需的化学特性。该公司将整个系统称为'自动驾驶实验室'。”