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研究人員開(kāi)發(fā)了人工智能驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)機(jī)器人,可以高效地進(jìn)行化學(xué)合成研究

來(lái)源:CAAI認(rèn)知系統(tǒng)與信息處理專(zhuān)委會(huì)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2024/11/8      主題:其他   [加盟]

Liverpool研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)由多模塊單元組成的高度集成且智能化的化學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái),為機(jī)器人賦予更高的靈活性。該系統(tǒng)基于 KUKA 機(jī)器人平臺(tái)構(gòu)建,定位精度可達(dá) ±0.12 毫米,并配備了激光掃描儀和力傳感器等各種傳感器,能精確完成實(shí)驗(yàn)室操作。

用于移動(dòng) agent 處理的定制核磁共振機(jī)架。左圖:組裝好的機(jī)架預(yù)先裝有核磁共振管,并放置在 ISynth 平臺(tái)內(nèi),然后液體輸送工具將液體分配到管子中,管子有帶孔的蓋子,以便分配。右圖:NMR-Agent 使用定制的指尖,使其能夠垂直和水平地抓握和移動(dòng)機(jī)架。垂直握把方向用于從 ISynth 甲板上取下機(jī)架,水平握把方向用于將機(jī)架移入臺(tái)式核磁共振自動(dòng)采樣器。

系統(tǒng)的核心控制單元是智能自動(dòng)化系統(tǒng)控制面板(IAS - CP),采用 ZeroMQ 通信協(xié)議,可以將實(shí)驗(yàn)室的各種儀器模塊(如合成反應(yīng)平臺(tái)、UPLC–MS(超高效液相色譜—質(zhì)譜)和 NMR(核磁共振)等)無(wú)縫連接,實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸與自主分析。

IAS-CP 可通過(guò)廣播向各實(shí)驗(yàn)?zāi)K傳遞指令,對(duì)多臺(tái)儀器進(jìn)行高效調(diào)度,靈活控制實(shí)驗(yàn)進(jìn)程,且支持非專(zhuān)業(yè)用戶進(jìn)行簡(jiǎn)單操作,這種靈活性使其在多步驟化學(xué)反應(yīng)中的應(yīng)用能力大大提升。

1.75 米高的移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)用于解決探索性化學(xué)中的三個(gè)主要問(wèn)題:執(zhí)行反應(yīng)、分析產(chǎn)物以及根據(jù)數(shù)據(jù)決定下一步做什么。

這兩個(gè)機(jī)器人在解決化學(xué)合成的三個(gè)不同領(lǐng)域的問(wèn)題時(shí)以合作的方式執(zhí)行這些任務(wù)——結(jié)構(gòu)多樣化化學(xué)(與藥物發(fā)現(xiàn)相關(guān))、超分子主客體化學(xué)和光化學(xué)合成。

結(jié)果發(fā)現(xiàn),借助 AI 功能,移動(dòng)機(jī)器人做出與人類(lèi)研究人員相同或相似的決定,但這些決定的時(shí)間比人類(lèi)快得多,而人類(lèi)可能需要數(shù)小時(shí)。

領(lǐng)導(dǎo)該項(xiàng)目的利物浦大學(xué)化學(xué)和材料創(chuàng)新工廠系的 Andrew Cooper 教授解釋說(shuō):

“化學(xué)合成研究既耗時(shí)又昂貴,無(wú)論是在物理實(shí)驗(yàn)還是決定下一步要做什么實(shí)驗(yàn)方面,因此使用智能機(jī)器人提供了一種加速這一過(guò)程的方法。

“當(dāng)人們想到機(jī)器人和化學(xué)自動(dòng)化時(shí),他們往往會(huì)想到混合溶液、加熱反應(yīng)等。這是其中的一部分,但決策至少可能同樣耗時(shí)。對(duì)于探索性化學(xué)尤其如此,因?yàn)槟悴淮_定結(jié)果。它涉及基于多個(gè)數(shù)據(jù)集的關(guān)于某事是否有趣的微妙的上下文決策。對(duì)于研究化學(xué)家來(lái)說(shuō),這是一項(xiàng)耗時(shí)的任務(wù),但對(duì) AI 來(lái)說(shuō)卻是一個(gè)棘手的問(wèn)題。

決策是探索性化學(xué)中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。例如,研究人員可能會(huì)運(yùn)行多個(gè)試驗(yàn)反應(yīng),然后決定只放大反應(yīng)產(chǎn)量高或有趣產(chǎn)物的反應(yīng)。這對(duì) AI 來(lái)說(shuō)很難做到,因?yàn)槟臣率欠瘛坝腥ぁ鼻抑档米非蟮膯?wèn)題可能有多種背景,例如反應(yīng)產(chǎn)物的新穎性,或者合成路線的成本和復(fù)雜性。

前利物浦大學(xué)博士生、化學(xué)系博士后研究員 Sriram Vijayakrishnan 博士領(lǐng)導(dǎo)了合成工作,他解釋說(shuō):“當(dāng)我攻讀博士學(xué)位時(shí),我手工完成了許多化學(xué)反應(yīng)。通常,收集和弄清楚分析數(shù)據(jù)所需的時(shí)間與設(shè)置實(shí)驗(yàn)的時(shí)間一樣長(zhǎng)。當(dāng)您開(kāi)始自動(dòng)化化學(xué)時(shí),這個(gè)數(shù)據(jù)分析問(wèn)題變得更加嚴(yán)重。你最終可能會(huì)淹沒(méi)在數(shù)據(jù)中。

“我們通過(guò)為機(jī)器人構(gòu)建 AI 邏輯來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。這將處理分析數(shù)據(jù)集以做出自主決策 -- 例如,是否繼續(xù)進(jìn)行反應(yīng)的下一步。這個(gè)決定基本上是即時(shí)的,所以如果機(jī)器人在凌晨 3:00 進(jìn)行分析,那么它將在凌晨 3:01 之前決定對(duì)進(jìn)展的反應(yīng)。相比之下,化學(xué)家可能需要幾個(gè)小時(shí)才能瀏覽相同的數(shù)據(jù)集。

Cooper 教授補(bǔ)充說(shuō):“與訓(xùn)練有素的研究人員相比,這些機(jī)器人的背景廣度較小,因此在目前的形式下,它不會(huì)有"靈光乍現(xiàn)"的時(shí)刻。但對(duì)于我們?cè)谶@里交給的任務(wù),AI 邏輯在這三個(gè)不同的化學(xué)問(wèn)題上做出的決策或多或少與合成化學(xué)家相同,而且它在眨眼間做出這些決定。擴(kuò)展對(duì) AI 的上下文理解也有很大的空間,例如,通過(guò)使用大型語(yǔ)言模型將其直接連接到相關(guān)的科學(xué)文獻(xiàn)。

未來(lái),利物浦團(tuán)隊(duì)希望利用這項(xiàng)技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)與藥物合成相關(guān)的化學(xué)反應(yīng),以及用于二氧化碳捕獲等應(yīng)用的新材料。






人形機(jī)器人大模型相關(guān)研究及應(yīng)用

大模型可加快人形機(jī)器人復(fù)雜任務(wù)訓(xùn)練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機(jī)器人語(yǔ)言處理能力 2 提升人形機(jī)器人場(chǎng)景理解能力 3 提升人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制能力 4 提升人形機(jī)器人數(shù)據(jù)訓(xùn)練能力

人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)對(duì)比

NLP 大模型在語(yǔ)言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復(fù)雜;多模態(tài)大模型融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標(biāo)識(shí)能力

常見(jiàn)的人工智能大模型:NLP,CV和多模態(tài)大模型

NLP 大模型是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型,多模態(tài)大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)信息聯(lián)合起來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練的模型

機(jī)器人各部位關(guān)鍵技術(shù)分析

機(jī)器人大腦提高人形機(jī)器人的人-機(jī)-環(huán)境共融交互能力,支撐全場(chǎng)景落地應(yīng)用;機(jī)器人小腦提升人形機(jī)器人非 結(jié)構(gòu)化環(huán)境下全身協(xié)調(diào)魯棒移動(dòng)、靈巧操作及人機(jī)交互能力

大模型在機(jī)器人領(lǐng)域研究與應(yīng)用案例匯總

英偉達(dá) GR00T讓人形機(jī)器人理解自然語(yǔ)言文本,語(yǔ)音,視頻,以模仿人類(lèi)運(yùn)動(dòng);阿里云機(jī)器人大模型可賦予機(jī)器人知識(shí)庫(kù)問(wèn)答,工藝流程代碼生成,機(jī)械臂軌跡規(guī)劃,3D目標(biāo)檢測(cè)和動(dòng)態(tài)環(huán)境理解等全方位能力

智能機(jī)器人純視覺(jué)與激光雷達(dá)方案比較

純視覺(jué)方案:成本低,技術(shù)成熟度高,產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高,符合人眼邏輯;易受天氣影響,易受光照影響,算力需求較高,需要大量圖像訓(xùn)練集;激光雷達(dá)方案:識(shí)別率高,環(huán)境適應(yīng)力強(qiáng),產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高

人形機(jī)器人四種環(huán)境感知傳感器各項(xiàng)性能比較

攝像頭可實(shí)現(xiàn)測(cè)距,但精度較低,通過(guò) AI 算法識(shí)別,但難 以識(shí)別非標(biāo)準(zhǔn)障礙物;毫米波雷達(dá)縱向精度高,橫 精度低;激光雷達(dá)是高精度,3D 建模,易識(shí)別;

全球主要人形機(jī)器人的控制解決方案匯總

本田 ASIMO由四個(gè)運(yùn)行著 VxWorks 實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)的處理器構(gòu)成;歐洲 ICUB使用名為 ARCHER 的學(xué)習(xí)型算法體系;特斯拉 Optimus用Optimus 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人形機(jī)器人絲杠行業(yè)深度報(bào)告: 核心傳動(dòng)精密部件,國(guó)產(chǎn)化未來(lái)可期,市場(chǎng)規(guī)模249.5億元

人形機(jī)器人將實(shí)現(xiàn)從0到1量產(chǎn),根據(jù)我們測(cè)算,2025年和2030年全球人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模 分別有望達(dá)到1.4億元和249.5億元,2025-2030年全球人形機(jī)器人CAGR有望達(dá)到182%

人形機(jī)器人執(zhí)行系統(tǒng)之靈巧手-空心杯電機(jī)

人形機(jī)器人靈巧手進(jìn)行抓取動(dòng)作,空心杯電機(jī)為核心部件;信號(hào)解析 匯總執(zhí)行 輸出轉(zhuǎn)速 (高速、低扭矩) 降速增扭 直線傳動(dòng)轉(zhuǎn) 換為旋轉(zhuǎn)傳 動(dòng) 驅(qū)動(dòng)傳導(dǎo) 感知及力 反饋

人形機(jī)器人執(zhí)行系統(tǒng)之旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器-減速器

旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器分布于肩部、手部等多自由度關(guān)節(jié),作用是將某物旋轉(zhuǎn)到一定角度完成旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng);驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)完成旋轉(zhuǎn)動(dòng)作,減速器為核心部件

人形機(jī)器人執(zhí)行系統(tǒng)之線性執(zhí)行器-行星滾柱絲杠

線性執(zhí)行器位于膝肘等單自由度及腕踝等雙自由度關(guān)節(jié),將電機(jī)旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)為直線運(yùn)動(dòng);變旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)為直線運(yùn)動(dòng),行星滾柱絲杠為核心部件
 
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