智能化学实验照进现实

传统实验方式主要倚重人工操作与主观判断，而人工智能驱动的自动化实验将彻底改变这一现状。这条由上海科研团队打造的智能化学实验系统宛如“数字化验师”，使科研人员得以摆脱重复性劳作，将智慧聚焦到尖端创新研究。这种“身边的革新”不仅限于化学合成行业，众多新材料、医药研发等领域的实验室也已与人工智能深度融合，崭新科研纪元已经开启。

摆脱手动操作与设备监控，节约七成时间与人力成本

研究效率提升之际，实验室更获得了珍贵的科研智慧资源。在左智伟看来，科研中的重复性劳动显著降低，可让实验室里的青年学者将更多心思用在科学难题的思索上。而且，借助AI辅助，科研人员产生的各类创新构想得以更迅速落地，“假设—分析—优化—验证”的认知循环提升也会加速运转。最关键的是，青年学者的探索热情不会因单调重复的实验而减退，这会激励更多人才加入科研行列，全面推动科技创新进程。

在既有数据中“淘金”，破解数据与算法难题

为此，左智伟团队正全力开发历史实验数据价值。毕竟，“期刊论文仅采用极少部分实验结果，而且往往存在选择性报道倾向”。而实验过程中会探索海量新型催化剂与配体，从这些既有数据中挖掘AI训练的“金矿”，成功率很高。同时，他们也盼望智能实验平台尽快运行，因为人工智能实验产出的海量信息，也可用于喂养和优化算法模型。“计算不仅依赖数据输入，还需提供算法框架、模型结构与评判标准。”陈立东说，早在十年前，海外就已提出“材料基因组”理念，而这正是当前“人工智能+材料科学”的雏形，“可以说，材料客观存在，关键在于运用何种手段去探寻与揭示”。比如，北京科技大学谢建新教授借助大数据技术，识别出传统合金的性能最优区间，令其长期停滞的材料力学特性实现新的突破。

人工智能助力科学研究，科研人员的洞察能力变得愈发关键