正如上个帖子谈到的，一些研究人员开始以自动化和智能化的方式来着手解决合成实验中效率低、重复性差和安全性的问题。为了让大家更深入地了解，我们决定开个系列来逐个介绍这些科学家以及他们的成就，未来也将持续追踪关注他们最新的工作。希望为实验人员转变思想，拥抱自动化、智能化和物联化的实验室模式做出一丢丢贡献。内容很精彩，关注我们，不会走丢(￣▽￣)ノ
第一位要介绍的是来自多伦多大学Alan Aspuru-Guzik教授。
Alan Aspuru-Guzik是多伦多大学的化学和计算机科学的教授， 长期从事量子信息、化学以及将机器学习和化学融合的研究。他是将量子计算机专门用于化学系统和量子模拟器的算法开发以及其实验实现的先驱。不过最近，Alán 更多的兴趣放在了加速科学发现的自动化化学实验室上，并且在学术界和工业界都做出了卓越的成果。
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目标&解决方案
学术上，对于Alan Aspuru-Guzik的“AI for Discovery and Self-Driving Labs”研究小组来说，目标是将发现新功能材料或优化已知功能材料所需的时间和金钱减少 10 倍，即从估计的 1000 万美元和 10 年的开发时间减少到 100 万美元和 1 年。他们提出应对这一挑战的解决方案是开发自我驱动的实验室，将人工智能与自动化机器人平台相结合，以自主发现新材料。而创建一个完全自主的自动驾驶实验室是一项多学科任务，小组探索了多个领域，包括利用人工智能设计用于控制和设计实验的优化算法、用于执行这些实验的机器人系统以及用于分析结果的自动表征方法，这些领域以智能化、物联化的模式在Alan Aspuru-Guzik实验室组成了闭环，最大化的减少实验过程中的低端人工成分，而把精力放在创新和设计上。当然这种实验室模式也在多个工作中展示了它闭环自主发现的生产力：（1）在一次运行过程中来产生大约40种用于激光设备的有机半导体分子（2）在广泛空间内，大大优化了薄膜材料的成分和加工参数(SCIENCE ADVANCE,13 May 2020,Vol 6, Issue 20,DOI: 10.1126/sciadv.aaz8867)。
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自动化实验室组成
让我们简单地来看看这个实验室循环模式四大组成部分-虚拟筛选、机器人平台合成、自动化表征以及“大脑”控制软件-centos。
Alan的实验室里，基于量子化学和计算化学进行高通量计算的虚拟筛选是他们的拿手好戏。通过计算模拟和机器学习得到合适范围内的分子就交由实验室内的Chemspeed机器人平台旨来进行高通量的样品制备、合成、工艺开发、配方、应用或测试，加速产品的研发。
Chemspeed装置
产品合成后紧跟着的是他们的自动表征平台，除了在多台传统意义上的表征仪器间进行通信和产物的传递。在人脸识别、自动驾驶等领域正在大放异彩的计算机视觉，也作为一个新的研究方向，被用来增强进行化学和材料科学实验时的视觉感知，例如在实验过程中对液体类型、材料的相（例如，液体、固体、泡沫、悬浮液）、容器的类型以及容器的特性（透明、不透明）的实时观察。
用计算机视觉为实验室安上“眼睛”
ChemOS软件作为大脑，管理着数据收集、实验程序和相关的机器人设备。它还支持设备的远程控制，这使得 ChemOS 能够跨不同的实验室运行，甚至位于不同机构的实验室。ChemOS能够帮助不同的实验室之间共享互补各自专业领域，可以加快发现和创新过程。一个这样的“共享”实验室曾在加拿大温哥华和美国剑桥之间建立， ChemOS校准了一个机器人采样序列，用于直接注射HPLC分析。这个过程在没有人监督的情况下完全自主地运行了几天，总共累积了1100个由ChemOS设计的实验。
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实验室之外...
除了自己实验室的工作外，他同样是2021年八月英国皇家化学学会新创建的Open Access期刊 Digital Discovery 的主编，该期刊正面迎合高程度自动化、数据驱动等与化学、材料学、生物技术融合的趋势，目标是捕捉该交叉领域的顶级研究，以及与机器学习、高通量计算相关的主题和实验筛选，来快科学发现的进程。
当然Alan Aspuru-Guzik并不仅仅是在自己的实验室自娱自乐，他也在产业界积极开拓。Aspuru-Guzik于 2017 年在哈佛大学联合推出了Kebotix，这家公司正为机器学习和机器人自动化在未来几年内为材料科学带来革命做准备，正如公司的slogan所说：只需按一下按钮，就能以更快的速度发现和创造先进的化学品和材料。Kebotix日前获得了500万美元融资，由One Way Ventures领投，走出了隐形模式。另外投资者还包括百度风投、波士顿Flybridge Capital Partner、洛杉矶Embark Ventures、挪威Propagator Ventures以及纽约WorldQuant Ventures。最近，Kebotix实验室在市面销售的700万个分子中识别出极少数个可以用作电致变色玻璃材料的分子，并且AI还设计出数百个额外的新型电致变色分子，每个分子都满足了目标特性。这项工作证明了Kebotix以极快的速度发掘一种新型材料来证明自己正在履行 Kebotix 成立时的使命.
KEBOTIX: https://www.kebotix.com/
此外，他还协调成立了一个名为 Acceleration Consortium 的联盟，这是是学术界、工业界和政府之间的一项新的全球性合作，总部位于多伦多大学（U of T）。Acceleration Consortium有3个相互关联的目标：（1）转变科技创新：推动材料加速平台（Materials Acceleration Platform,MAPS）的设计，以加快新材料的发现，并在AI、机器人技术、计算和材料科学领域取得根本性突破；（2）构建创新生态系统：建立致力于材料创新的学术机构、科技公司和企业家组成的全球网络；（3）培养高技能的劳动力：为下一代研究人员制定全国性的培训计划。
Alan Aspuru-Guzik的实验室主页：https://www.matter.toronto.edu/
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下期预告
介绍完来自加拿大的六边形全能战士Alan Aspuru-Guzik，下期我们将带来的是来自英国的推特达人.难得不秃.专业养猫.副业科研的Lee Cronin。