各个领域的研究实验室，包括化学、生物化学和材料科学，正处于重大变革的边缘。这一变化是由于机器人自动化和人工智能（AI）的进步，它们将使实验更加迅速和准确，为健康、能源和电子等领域的重大进展铺平道路，正如北卡罗来纳大学教堂山分校的研究人员在其论文《将科学实验室转变为自动化发现工厂》中所强调的，该论文刊登在专注于机器人研究的期刊《科学机器人学》中。
论文的高级作者、计算机科学系的劳伦斯·格罗斯伯格杰出教授罗恩·阿尔特罗维茨博士表示：“目前，创造新分子、材料和化学系统需要大量人力。科学家需要规划实验、创建材料、分析结果，并重复多次才能达到预期的结果。”
这种试错方法效率低下且劳动密集，极大地阻碍了发现的速度。然而，自动化提供了一个解决方案。机器人系统可以不断进行实验而不感到疲惫，大大加快了研究过程。机器人可以始终如一且安全地执行准确的实验程序，最小化处理危险材料的风险。通过自动化常规任务，科学家可以腾出更多时间来专注于复杂的研究问题，从而最终加速医学、能源和可持续性方面的突破。
研究的合著者、化学系主任詹姆斯·卡霍恩博士强调：“机器人技术可以将标准科学实验室转变为自动化的‘工厂’，以增强发现能力。然而，我们需要创新的方法来促进研究人员与机器人在同一实验室空间内的合作。”他补充说，随着持续发展，机器人技术和自动化预计将提高各种仪器和科学领域实验的速度、准确性和一致性，生成AI系统可用于进一步研究的数据。
研究人员确定了实验室自动化的五个等级，以展示自动化在科学环境中的进展：
- 辅助自动化（A1）：这一等级自动化特定任务，如液体处理，而人类执行大部分工作。
- 部分自动化（A2）：机器人承担几个连续任务，而人类监督设置并监控过程。
- 条件自动化（A3）：机器人管理整个实验协议，不过在意外情况下人类必须介入。
- 高度自动化（A4）：机器人独立进行实验，设置设备并能自主对突发情况做出反应。
- 完全自动化（A5）：在这个最后阶段，机器人和AI完全自主运行，包括进行自我维护和确保安全。
研究人员提出的自动化等级旨在评估该领域的进展，帮助制定适当的安全措施，并为未来在科学领域和机器人技术的研究设定目标。尽管当前较低的自动化水平已很普遍，但实现高度和完全自动化是一个重大研究挑战，这将需要能够在多样化实验室环境中工作、管理复杂任务并与人类和其他自动化系统无缝互动的机器人。
AI对于提高自动化超越单纯的物理任务至关重要。它可以分析实验中产生的大量数据、识别趋势并提出新化合物或研究方向。将AI整合到实验室流程中，可以自动化整个研究生命周期，从实验设计、材料合成到结果分析。
在AI驱动的实验室中，传统的设计-制造-测试-分析（DMTA）循环可能会完全自动化。AI可以决定进行哪些实验、实时调整并不断优化研究过程。尽管AI系统在预测化学反应和优化合成路径等领域已展示成功，但研究人员警告说必须仔细监控AI，以防止潜在风险，例如意外制造出危险材料。
转向自动化实验室涉及相当大的技术和后勤障碍。实验室的设计差异很大，从单一过程的设置到宽敞的多房间设施。创建能够有效在不同环境中运行的适应性自动化系统将需要移动机器人，能够在不同地点运输物品并执行任务。
此外，教育科学家如何与先进的自动化技术合作至关重要。研究人员必须不仅在其科学领域获得专业知识，还需掌握机器人、数据科学和AI的能力，以增强他们的研究。为未来的科学家做好与工程师和计算机科学家合作的准备，将对实现自动化实验室的全部潜力至关重要。
论文的合著者、阿尔特罗维茨博士计算机器人组的研究助理安杰洛斯·安杰洛普洛斯表示：“机器人和AI的整合将彻底改变科学实验室。通过自动化常规任务和加快实验过程，我们可以创造一个突破发生得更快、更安全、更可靠的环境。”
