你印象中的“機器人研究員”可能只是一個簡單的輔助型機器人 ， 但現在 ， 一種汽車裝配線上常見的機器人在經過機器學習改造后 ， 已經可以在化學實驗室內和人類一起工作 。 在給它一個需要檢驗的假設之后 ， 這種與算法相連的“機器人研究員”甚至能夠選擇它該開展什么實驗 ， 且完成時效遠遠高于人類 。 相關研究論文發表在8日的英國《自然》雜志上 。
所謂自動化 ， 是指讓機器設備或系統按照人的要求 ， 經過自動程序完成目標 。 現在 ， 在學術和工業研究實驗室內 ， 自動化的化學裝置正變得越來越普遍 ， 它們與流線分析和決策結合起來 ， 可以說實現了一定程度的自主性 。 但是在化學研究中 ， 機器人幾乎都是定制的 ， 要求有適用于實驗室設備和分析儀器的專門接口 ， 或者要配備只有機器人才能操作使用的專門儀器 。
而此次 ， 英國利物浦大學科學家安德魯·庫珀及其同事 ， 描述了一種經過機器學習算法改造的機器人 ， 它可以使用和人類化學家一樣的標準分析儀器 ， 相當于使“機器人研究員”而不是常規儀器變得自動化 。
這種機器人采用激光掃描和觸覺反饋相結合的方式實現定位 ， 而沒有采用視覺系統 。 因此 ， 它可以在完全黑暗的環境下操作 ， 這有助于進行光敏光化學反應 。 機器人“研究員”尺寸和人類相當 ， 可以在傳統無改造的實驗室內工作 。 不同于許多只能配發液體的自動化系統 ， 這種機器人能夠以較高的準確性和可重復性配發固體和液體 ， 擴大了它在材料研究中的實用性 。
研究人員通過編程方式 ， 讓該機器人探索各種假設 ， 以提高一種聚合光催化劑的性能 。 機器人在2—3天內 ， 便優化了反應條件 ， 而人類預計要幾個月的時間才能做到 。
研究團隊認為 ， 目前在傳統實驗室內使用這種機器人 ， 可以解決大量不限于光催化的研究問題 。
總編輯圈點
【機器學習誕生新型“研究員”】技術一直在為了將人從繁重的體力勞動和部分腦力勞動中解放出來而努力 。 當年自動化這一理論被提出 ， 目標就是為了在盡可能少用人的情況下 ， 讓機器按照既定要求自動工作 。 但我們依然盼望能夠進一步模擬和延展人類的智能 ， 讓機器自動迭代算法并且吸收、學習、產生新數據——這就是我們對人工智能的厚望 。 現在 ， 自動化融合了迅猛發展的計算機、深度學習等技術后 ， 流水線上的機械工具也可以自己選擇實驗形式了 ， 它們從“遵循你設定的規則” ， 變成了“模仿你的行為” 。
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