正如上個帖子談到的，一些研究人員開始以自動化和智慧化的方式來著手解決合成實驗中效率低、重複性差和安全性的問題。為了讓大家更深入地瞭解，我們決定開個系列來逐個介紹這些科學家以及他們的成就，未來也將持續追蹤關注他們最新的工作。希望為實驗人員轉變思想，擁抱自動化、智慧化和物聯化的實驗室模式做出一丟丟貢獻。內容很精彩，關注我們，不會走丟(￣▽￣)ノ
第一位要介紹的是來自多倫多大學Alan Aspuru-Guzik教授。
Alan Aspuru-Guzik是多倫多大學的化學和計算機科學的教授， 長期從事量子資訊、化學以及將機器學習和化學融合的研究。他是將量子計算機專門用於化學系統和量子模擬器的演算法開發以及其實驗實現的先驅。不過最近，Alán 更多的興趣放在了加速科學發現的自動化化學實驗室上，並且在學術界和工業界都做出了卓越的成果。
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目標&解決方案
學術上，對於Alan Aspuru-Guzik的“AI for Discovery and Self-Driving Labs”研究小組來說，目標是將發現新功能材料或最佳化已知功能材料所需的時間和金錢減少 10 倍，即從估計的 1000 萬美元和 10 年的開發時間減少到 100 萬美元和 1 年。他們提出應對這一挑戰的解決方案是開發自我驅動的實驗室，將人工智慧與自動化機器人平臺相結合，以自主發現新材料。而建立一個完全自主的自動駕駛實驗室是一項多學科任務，小組探索了多個領域，包括利用人工智慧設計用於控制和設計實驗的最佳化演算法、用於執行這些實驗的機器人系統以及用於分析結果的自動錶徵方法，這些領域以智慧化、物聯化的模式在Alan Aspuru-Guzik實驗室組成了閉環，最大化的減少實驗過程中的低端人工成分，而把精力放在創新和設計上。當然這種實驗室模式也在多個工作中展示了它閉環自主發現的生產力：（1）在一次執行過程中來產生大約40種用於鐳射裝置的有機半導體分子（2）在廣泛空間內，大大優化了薄膜材料的成分和加工引數(SCIENCE ADVANCE,13 May 2020,Vol 6, Issue 20,DOI: 10.1126/sciadv.aaz8867)。
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自動化實驗室組成
讓我們簡單地來看看這個實驗室迴圈模式四大組成部分-虛擬篩選、機器人平臺合成、自動化表徵以及“大腦”控制軟體-centos。
Alan的實驗室裡，基於量子化學和計算化學進行高通量計算的虛擬篩選是他們的拿手好戲。透過計算模擬和機器學習得到合適範圍內的分子就交由實驗室內的Chemspeed機器人平臺旨來進行高通量的樣品製備、合成、工藝開發、配方、應用或測試，加速產品的研發。
Chemspeed裝置
產品合成後緊跟著的是他們的自動錶徵平臺，除了在多臺傳統意義上的表徵儀器間進行通訊和產物的傳遞。在人臉識別、自動駕駛等領域正在大放異彩的計算機視覺，也作為一個新的研究方向，被用來增強進行化學和材料科學實驗時的視覺感知，例如在實驗過程中對液體型別、材料的相（例如，液體、固體、泡沫、懸浮液）、容器的型別以及容器的特性（透明、不透明）的實時觀察。
用計算機視覺為實驗室安上“眼睛”
ChemOS軟體作為大腦，管理著資料收集、實驗程式和相關的機器人裝置。它還支援裝置的遠端控制，這使得 ChemOS 能夠跨不同的實驗室執行，甚至位於不同機構的實驗室。ChemOS能夠幫助不同的實驗室之間共享互補各自專業領域，可以加快發現和創新過程。一個這樣的“共享”實驗室曾在加拿大溫哥華和美國劍橋之間建立， ChemOS校準了一個機器人取樣序列，用於直接注射HPLC分析。這個過程在沒有人監督的情況下完全自主地運行了幾天，總共累積了1100個由ChemOS設計的實驗。
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實驗室之外...
除了自己實驗室的工作外，他同樣是2021年八月英國皇家化學學會新建立的Open Access期刊 Digital Discovery 的主編，該期刊正面迎合高程度自動化、資料驅動等與化學、材料學、生物技術融合的趨勢，目標是捕捉該交叉領域的頂級研究，以及與機器學習、高通量計算相關的主題和實驗篩選，來快科學發現的程序。
當然Alan Aspuru-Guzik並不僅僅是在自己的實驗室自娛自樂，他也在產業界積極開拓。Aspuru-Guzik於 2017 年在哈佛大學聯合推出了Kebotix，這家公司正為機器學習和機器人自動化在未來幾年內為材料科學帶來革命做準備，正如公司的slogan所說：只需按一下按鈕，就能以更快的速度發現和創造先進的化學品和材料。Kebotix日前獲得了500萬美元融資，由One Way Ventures領投，走出了隱形模式。另外投資者還包括百度風投、波士頓Flybridge Capital Partner、洛杉磯Embark Ventures、挪威Propagator Ventures以及紐約WorldQuant Ventures。最近，Kebotix實驗室在市面銷售的700萬個分子中識別出極少數個可以用作電致變色玻璃材料的分子，並且AI還設計出數百個額外的新型電致變色分子，每個分子都滿足了目標特性。這項工作證明了Kebotix以極快的速度發掘一種新型材料來證明自己正在履行 Kebotix 成立時的使命.
KEBOTIX: https://www.kebotix.com/
此外，他還協調成立了一個名為 Acceleration Consortium 的聯盟，這是是學術界、工業界和政府之間的一項新的全球性合作，總部位於多倫多大學（U of T）。Acceleration Consortium有3個相互關聯的目標：（1）轉變科技創新：推動材料加速平臺（Materials Acceleration Platform,MAPS）的設計，以加快新材料的發現，並在AI、機器人技術、計算和材料科學領域取得根本性突破；（2）構建創新生態系統：建立致力於材料創新的學術機構、科技公司和企業家組成的全球網路；（3）培養高技能的勞動力：為下一代研究人員制定全國性的培訓計劃。
Alan Aspuru-Guzik的實驗室主頁：https://www.matter.toronto.edu/
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下期預告
介紹完來自加拿大的六邊形全能戰士Alan Aspuru-Guzik，下期我們將帶來的是來自英國的推特達人.難得不禿.專業養貓.副業科研的Lee Cronin。
