AI机器人，麻省理工学院的未来？

科学实验。”

由此可知2 苏格兰阿仙奴私立大学Cooper 小组科学科学实验运行之中的“控制种系统数据分析员”。库卡行进机械人（KUKA Mobile Robot）可在82 cm范围内时时行进。该机械人通过融合激光扫描和触摸反馈确切自身的位置，从而顺利进行精确切位。成于必要考虑到，它行进比很慢，但与人相比，该机械人种系统花钱科学实验的飞行速度很短时间，因为它花钱科学实验是批量顺利进行的，且“探讨飞行速度如闪电般短时间”，Andrew Cooper客座教授真是。缺少：Andrew Cooper，经许可证

Cooper对此，能处理如此多的codice_是机内置学习的独特优势。因为这个科学实验的“数据分析内部空间”包含了近1亿种可能的成分第一组，该控制种系统种系统有别于命题演算建模算法来评估每个科学实验的结果（此处所称科学实验之中氢的产量），然后立即在下一批之中试制哪些成分的气态。当种系统推断出某种第一组效果好时，它才会在此之后建模该第一组，同时在此期间寻找“数据分析内部空间”之中其他应用的成分。

Cooper 真是：“对于人类文明来说，在建模的同时顺利进行在此之后在此之后是极为吃力的。它的维数太高了，人类文明的脑甚至能够将其建构。”他对此，人类文明生物化学家倾向于一次试制中一个codice_，而这种计算机种系统分析方法恰恰相反，它一次就能扭转所有codice_，每批科学实验都对其机内置学习模型顺利进行简化。科学实验结果表明，光催化剂气态的活性是初始有效成分的6倍。

Cooper 对此，控制种系统数据分析的便是好处是，使提高科学科学实验内部空间的处理能力变得来得容易。“每个同年我们都要减少一个新全站，以使我们的科学科学实验内部空间变得极为十分复杂。在此之前我们正在数据分析X射线衍射。这项数据分析很重要，因为它可以帮助我们确切工艺的结构——不仅仅是工艺可以花钱什么，来得重要的是工艺是什么。”Cooper 400m2的科学科学实验以前有两个机械人，还有两个正在下单之中，所有这些机械人都可以作为一个一个团队两人岗位。

美国不列颠哥伦比亚私立大学的数据分析人员也合作开发了一个由计算机种系统转子的控制种系统工艺科学和平台，该和平台用以减慢推断出用于清洁能源种系统设计的先进工艺。该“自动驾驶”机械人和平台名叫Ada，无需人工监督只需原工艺和试制中新型吸附工艺（由此可知3）。

在一项用以最大化钙钛矿太阳能电池之中常用的电子-电洞链路工艺的载流子迁移率的科学实验之中，Ada通过制备三种溶液（还包括氧化剂和掺杂剂）的气态来制备吸附。该种系统以掺杂剂的相对溶解度和退火时间段作为转换成codice_，将这些气态沉积到玻璃基板上，然后对其顺利进行退火。退火后，自动测量每个样品的电磁学和折射特性。每个科学实验周期能够20min。试制结束后，该种系统有别于命题演算建模分析方法自行立即接下来要在此之后的codice_第一组。Ada确切最佳锑溶解度和退火时间段用了35个反应器（约12h）。

由此可知3 哥伦比亚私立大学的Ada 机械人科学科学实验和平台是一个“自动驾驶”种系统。该种系统用以减慢用于清洁能源种系统设计的新型吸附工艺的共同开发。之上方左侧的浅色拱顶侧面有一个铰接式机械设备臂。它前面的银色拱顶是一个基板存放架，正之上方左边的浅色圆柱体是旋涂仪。缺少：UBC，经许可证

与Cooper科学科学实验之中的机械人一样，Ada通过将计算机种系统与控制种系统融合好像，尝试付诸了在广阔的科学实验内部空间之中短时间速导航。Ada单项经理Amanda Brown对此，Ada背后的美国一个团队在此之前有6个这样的和平台，用于开展6个不同单项，其之中一个用以合作开发二氧化碳电解槽，以提高直接从气体之中捕获碳的效果。

首席数据分析员兼不列颠哥伦比亚大的学生物化学以及生物化学与生物航空航天客座教授Curtis Berlinguette 真是：“这是一项集很多学科知识于一体的岗位。我们的和平台是由机电工程师、机械设备工程师、生物化学家、工艺研究者、Python和机内置学习专家联合搭建的。”

尽管这项岗位前途不可限量，但计算机种系统转子的机械人科学科学实验在导航方面无论如何存在许多上限。美国新泽西州剑桥市麻省理工学院的生物化学航空航天助理客座教授兼药物推断出与制备机内置学习联盟（Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis Consortium，由麻省理工学院与13家生物医药和生物化学的公司一组）领导者Connor Coley真是：“总的来说，该应用的发展使得与来得宏伟的最大限度所相关联的极为吃力的疑虑开始得到补救，但我感觉我们从未遭遇这个表达方式验证阶段很长一段时间段了。”

Coley 对此，控制种系统能够应对一系列再一。Coley 的岗位还包括将计算机种系统转子的制备规划与机械人控制种系统融合好像，借以原工艺药用氧化物。“如果你的科学实验规模不是很小，那么放热反应会就是一个疑虑。作为一个一个团队，我们在机械人均等液体药剂方面的岗位无论如何相对偏高。一些反应会性液体常温下往往才会结块，因此准确均等这些常温下并精确称成特定恒星质量的常温下无论如何是一个疑虑。”

在IBM的RoboRXN生物化学科学科学实验之中，该一个团队在此之前使用的硬体能够执行者多方式之中生物化学流程之中经常能够的那种纯化。Laino 真是：“如果你想纯净某个生物化学试剂，就才会把它从反应器之中取成以启动纯净，然后重新启动控制种系统流程，这对整个生物化学制备的必要性有相当大影响。”

如果这些再一以及许多其他再一在将来几年可以得到补救，计算机种系统转子的机械人科学科学实验不仅可以透过生物医学的生物化学和工艺数据分析，还可以顺利进行突显创造性的数据分析。Cooper真是：“我有时太过于合理化利用计算机种系统转子机械人顺利进行数据分析的飞行速度，这不是重点。我们的或许最大限度依然是着眼于我们或许能够认出的事物。因为控制种系统的进一步提高率如此之大，所以我们应该巧妙顺利进行一些猜测。”

然而，基于远程访问和扩大的第一组，Laino对RoboRXN的将来的也许与其他人不同。“也许有一个大仓储，那中都不是一个塞满计算机的大数据之中心，而是按照要求顺利进行生物化学变化会的机械人。突然，你认出了将这项种系统设计应用在生物化学等应用的潜力。这场革命肯定能够一些时间段，但这将极大地扭转我们看待和数据分析生物化学的方式。”

本文来自微信公众号：之中国工程院院刊（ID：CAE-Engineering），第一部原文：Sean O´Neill.AI-Driven Robotic Laboratories Show Promise[J].Engineering,2021,7(10):1351-1353.

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