厦门2711P-B6C20A9模块 全新原装 大量现货

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　3月3日，一项发表于《自然-合成》的研究将数据驱动自动合成(Data driven automated synthesis)、机器人辅助可控合成(Robot assisted controllable synthesis)、机器学习促进逆向设计(Machine learning facilitated inverse design)用于胶体纳米晶(例如钙钛矿)材料合成，探索构建了“机器科学家”平台，有望将科研人员从传统试错实验、劳动密集型表征中解放，聚焦科学创新，实现纳米晶材料数字智造。

“机器科学家”开启纳米晶材料数字智造示意图(科研团队供图)

　　在该研究项目中，协助科学家们做繁重试错实验工作的“六轴机械手”，系遨博协作机器人型号为AUBO-i5的产品。该研究由中国科学院深圳先进技术研究院材料界面研究中心喻学锋、赵海涛团队、中国科学技术大学江俊、澳大利亚国立大学殷宗友等共同完成。深圳先进院是通讯单位。赵海涛副研究员、江俊教授、殷宗友副教授、喻学锋研究员为该文章的共同通讯作者。深圳先进院赵海涛、陈薇，黄浩，澳大利亚国立大学孙哲浩为该文章的共同作者。

　　审稿人在评价中指出，“赵海涛等人建立了一个由机器学习、机器人自动化和大数据组成的复杂系统，并进一步利用它实现了纳米晶的合成和逆向合成。这项工作成功地将自动化和机器学习协同起来，以实现更有效的胶体纳米晶合成，并详尽报告了其高通量实验大数据。”

　　打破传统模式探索数据驱动“机器科学家”

　　科学研究与机器人、人工智能等前沿技术交叉融合已成为发展趋势，推动材料研发由“科学直觉与试错”的传统模式向“数字化和智能化”的新模式转变，具有鲜明的学科交叉特征，不仅能为解决材料关键共性科学问题提供更好的方案，而且能为探索具有变革性、颠覆性的新概念材料提供更大的可能。

　　纳米材料制备技术与数字智造和机器人、人工智能交叉融合是科学研究的前沿和热点，目前亟待解决材料的理性设计、可控合成和逆向设计等关键共性科学问题。

　　100多年前，伟大的发明家爱迪生通过6000多种材料尝试和7000多次亮灯实验，后造出了能亮45小时的电灯。但这种依靠科学家经验的试错和劳动密集实验依旧运用在当今的新材料研发中。

　　据研究团队介绍，传统的材料制备，通常要经历繁杂且漫长的读文献，做实验，想规律等阶段。想要突破从传统的材料合成到材料数字智造的转变，若能搭建“能读”-文献挖掘、“能做”-机器人合成和表征、“能想”-机器学习分析规律的“机器科学家”，赋予其科学家的基本能力，将进一步为材料数字智造赋值、赋能、赋智。

　　基于这些思考，研究团队设计了智能耗材管理、行走机器人、六轴机器手、自动移液、材料自动合成平台、颜色超灵敏相机原位表征等模块，以纳米晶为例，验证了从化学原料取样、机器人辅助合成、机器人原位表征到机器人逆向设计材料的全过程。