Поощрение творческих способностей исследователей: как автоматизация может произвести революцию в исследованиях материалов

Поощрение творческих способностей исследователей: как автоматизация может произвести революцию в исследованиях материалов

В недавнем исследовании, опубликованном в APL Material, ученые из Токийского технологического института (Tokyo Tech), Япония, во главе с доцентом Ретой Симидзу и профессором Таро Хитосуги, разработали стратегию, которая может сделать полностью автономные исследования материалов реальностью. Их работа сосредоточена вокруг революционной идеи о том, что лабораторное оборудование является «НАЛИЧНЫМ» (подключенным, автономным, общим, высокопроизводительным). При установке CASH в лаборатории материалов исследователям нужно только решить, какие свойства материалов они хотят оптимизировать, и снабдить систему необходимыми ингредиентами; затем автоматическая система берет на себя управление и повторно готовит и тестирует новые соединения, пока не будет найдено лучшее.

Используя алгоритмы машинного обучения, система может использовать предыдущие знания, чтобы решить, как следует изменить условия синтеза для достижения желаемого результата в каждом цикле.
Чтобы продемонстрировать, что CASH – это осуществимая стратегия в исследовании твердотельных материалов, доцент Симидзу и его команда создали испытательную систему, состоящую из роботизированной руки, окруженной несколькими модулями. Их установка была направлена ​​на минимизацию электрического сопротивления тонкой пленки диоксида титана путем регулирования условий осаждения. Таким образом, модули представляют собой устройство для напыления и устройство для измерения сопротивления.

Роботизированная рука передавала образцы от модуля к модулю по мере необходимости, и система автономно предсказывала параметры синтеза для следующей итерации на основе предыдущих данных. Для прогноза использовали байесовский алгоритм оптимизации.
Удивительно, но их установка CASH смогла производить и тестировать около двенадцати образцов в день, что в десять раз больше производительности по сравнению с тем, что ученые могут вручную достичь в обычной лаборатории.

Помимо этого значительного увеличения скорости, одним из основных преимуществ стратегии CASH является возможность создания огромных общих баз данных, описывающих, как свойства материалов меняются в зависимости от условий синтеза. В связи с этим профессор Хитосуги отмечает: «Сегодня базы данных веществ и их свойств остаются неполными. Используя подход CASH, мы могли бы легко завершить их, а затем обнаружить скрытые свойства материала, что привело бы к открытию новых законов физики и привело бы к пониманию посредством статистического анализа."

Исследовательская группа считает, что подход CASH приведет к революции в материаловедении. Базы данных, быстро и легко создаваемые системами CASH, будут объединены в большие данные, и ученые будут использовать передовые алгоритмы для их обработки и извлечения понятных человеку выражений. Однако, как отмечает профессор Хитосуги, только машинное обучение и робототехника не могут найти понимание или открыть концепции в физике и химии. "Подготовка будущих материаловедов должна развиваться; им нужно будет понимать, что может решить машинное обучение, и соответственно ставить задачу.

Сила человеческих исследователей заключается в создании концепций или выявлении проблем в обществе. Сочетание этих сильных сторон с машинным обучением и робототехникой очень важно », – говорит он.

В целом в этой перспективной статье подчеркиваются огромные преимущества, которые автоматизация может принести материаловедению. Если бремя повторяющихся задач будет снято с плеч исследователей, они смогут больше сосредоточиться на раскрытии секретов материального мира на благо человечества.