你的新实验伙伴在八天内做了近700个反应，而且还是个机器人

一个移动化学机器人连续工作了8天，甚至在完全黑暗的实验室中导航，并进行了688次反应，显示出人类同事无法比拟的耐力。

设计的安德鲁·库珀该机器人在英国利物浦大学的团队中进行了实验，以优化从光和水中产生氢气。库珀说:“最令人兴奋的一点是，这可以应用于许多不同的化学，而不仅仅是光催化，实际上也不仅仅是化学。”

这个想法的产生是因为库珀看到了这种方法的一个缺点化学实验室通常采用自动化:在具有不同集成功能的静态系统中。库珀说:“如果你想把一个新仪器安装到一个硬线设备上，可能需要一年的时间，而且很贵。”

同时，化学仪器一般是为人类使用而设计的。“我们得出的结论是，尽管在技术上有难度，但自动化研究人员可能比自动化仪器更有意义。”在当时，这似乎是一个疯狂的想法，许多人都有理由认为它行不通。就连机器人的供应商，德国自动化专家库卡(Kuka)，在库珀询问该机器人是否可行时，也不确定这个想法。“他们说，‘我们不知道，你到底为什么想这么做?’他回忆道。

该系统有一个末端装有抓手的机械臂，安装在移动平台上。它使用激光扫描来定位物体，触摸反馈来监测抓地力。因此，它可以分配液体和固体，并在光解站和气相色谱仪等仪器之间进行反应时移动小瓶。

一种不同的工作方式

激光扫描也为环境光干扰团队的光催化反应提供了一个简单的解决方案。库珀说:“只是为了速度，我们把实验室的灯关掉，在黑暗中运行。”机器人的激光扫描仪在这些情况下也能同样出色地工作。然而，这使得人类无法进入，所以最终研究人员将小瓶涂成黑色，重新打开实验室。

库珀强调，在这些实验中，机器人做了大约6500个独立的操作。他说:“每次操作的故障率必须极低，才有可能长时间运行。”这很难做到。说实话，项目开始一年后，我想“我们永远不会实现这个目标”，因为这似乎是不可能的。它花了一年的时间才从一天出好几次故障变成连续运行好几天。”

因此，研究人员现在正在寻找适应性学习。库珀说:“机器人会从错误中学习，并通过改变行为来适应错误。”实际上，你不可能消除所有的失败。

在这项研究中，该团队设计了一种算法，使机器人能够根据先前的实验结果逐步优化光催化系统。为了提高聚合物催化剂的性能，它探索了包括三种染料、两种表面活性剂和三种盐——氢氧化钠、氯化钠和二硅酸钠在内的添加剂。该算法使用先前的结果来估计哪些变化会产生最大的改进。最终得到的混合物产生氢的速度是初始混合物的六倍。

机器人的未来

格拉斯哥大学李·克罗宁发现这一发展令人兴奋。他说:“它赋予移动机器人在环境中互动的认知能力，并完成一系列不同的任务。”“未来工作的关键将是生成一个通用的工作流程，可以在许多实验室复制，并降低系统的成本，但这肯定是在地平线上。”

Nessa卡森他是一名工业化学家，在英国从事农业化学自动化研究，他称这款机器人“非常漂亮”。她说:“筛选通常从智能猜测开始，机器人的起始位置与五种不同的假设进行优化测试并没有什么不同。”“但这些突破不是人类研究人员通过一组实验就能实现的。如果没有自动化系统的帮助，即使是最勤奋的化学家，做688个实验也可能吓退他们。”

利物浦团队现在希望机器人能够执行更难的分析技术，并对生成的复杂数据采取行动。例如粉末x射线衍射和核磁共振(NMR)。“光催化有两个数字，氢和氧的产生，”库珀说。解释核磁共振谱或粉末衍射图是完全不同的事情。”

库珀还建议，这样的系统最终可以与科学文献相结合，以考虑新的方法。然而，他并不认为人工智能会取代人类科学家。“对研究人员来说，最困难的问题可能是:我们应该研究什么?”而现在，这项技术并不能帮到你。”