Des chercheurs de l'Université d'État de Caroline du Nord et de l'Université de Buffalo ont mis au point une technologie appelée « Chimie artificielle, " qui intègre l'intelligence artificielle (IA) et un système automatisé pour effectuer des réactions chimiques afin d'accélérer la R&D et la fabrication de matériaux commercialement souhaitables.

Dans les expériences de preuve de concept, les chercheurs ont démontré qu'Artificial Chemist peut identifier et produire les meilleurs points quantiques possibles pour n'importe quelle couleur en 15 minutes ou moins. Les points quantiques sont des nanocristaux semi-conducteurs colloïdaux, qui sont utilisés dans des applications telles que les écrans LED.

Cependant, les chercheurs remarquent rapidement qu'Artificial Chemist peut identifier le meilleur matériau pour répondre à n'importe quelle suite de propriétés mesurables, pas seulement les points quantiques.

"Artificial Chemist est un système véritablement autonome qui peut naviguer intelligemment dans l'univers chimique, " dit Milad Abolhasani, auteur correspondant d'un article sur le travail et professeur adjoint de génie chimique et biomoléculaire à NC State. "Actuellement, Artificial Chemist est conçu pour les matériaux traités en solution, ce qui signifie qu'il fonctionne pour les matériaux qui peuvent être fabriqués à l'aide de précurseurs chimiques liquides. Les matériaux traités en solution comprennent des matériaux de grande valeur tels que les points quantiques, nanoparticules de métal/oxyde métallique, charpentes organométalliques (MOF), etc.

"Le chimiste artificiel est similaire à une voiture autonome, mais une voiture autonome a au moins un nombre fini d'itinéraires parmi lesquels choisir pour atteindre sa destination présélectionnée. Avec Chimie Artificielle, vous lui donnez un ensemble de paramètres souhaités, quelles sont les propriétés que vous voulez que le matériau final ait. Le chimiste artificiel doit comprendre tout le reste, tels que quels seront les précurseurs chimiques et quelle sera la voie de synthèse, tout en minimisant la consommation de ces précurseurs chimiques.

« Le résultat final est une technologie de développement de matériaux entièrement autonome qui vous aide non seulement à trouver le matériau idéal traité plus rapidement que toutes les techniques actuellement utilisées, mais il le fait en utilisant d'infimes quantités de précurseurs chimiques. Cela réduit considérablement les déchets et rend le processus de développement des matériaux beaucoup moins coûteux."

Le chimiste artificiel a à la fois un « corps » pour effectuer des expériences et détecter les résultats expérimentaux, et un "cerveau" pour enregistrer ces données et les utiliser pour déterminer quelle sera la prochaine expérience.

Pour leurs tests de preuve de concept, Le corps du chimiste artificiel incorporait les plates-formes automatisées de synthèse de flux Nanocrystal Factory et NanoRobo développées dans le laboratoire d'Abolhasani. La plate-forme Artificial Chemist a démontré qu'elle peut exécuter 500 expériences de synthèse de points quantiques par jour, bien qu'Abolhasani estime qu'il pourrait en exécuter jusqu'à 1, 000.

Le cerveau du chimiste artificiel est un programme d'IA qui caractérise les matériaux synthétisés par le corps et utilise ces données pour prendre des décisions autonomes sur les prochaines conditions expérimentales. Il fonde ses décisions sur ce qu'il détermine le plus efficacement possible vers la meilleure composition de matériau avec les propriétés et les mesures de performance souhaitées.

"Nous avons essayé d'imiter le processus que les humains utilisent pour prendre des décisions, mais plus efficacement, " dit Abolhasani.

Par exemple, La Chimie Artificielle permet « le transfert de connaissances, " ce qui signifie qu'il stocke les données générées à partir de chaque demande qu'il reçoit, accélérer le processus d'identification du prochain matériau candidat dont il est chargé. En d'autres termes, Le chimiste artificiel devient plus intelligent et plus rapide au fil du temps pour identifier le bon matériau.

Pour leur preuve de concept, les chercheurs ont testé neuf politiques différentes sur la façon dont l'IA utilise les données pour décider quelle sera la prochaine expérience. Ils ont ensuite lancé une série de requêtes, demander à chaque fois à Artificial Chemist d'identifier un matériau de point quantique qui correspondait le mieux à trois paramètres de sortie différents.

"Nous avons trouvé une politique qui, même sans connaissance préalable, pourrait identifier le meilleur point quantique possible dans 25 expériences, soit environ une heure et demie, " dit Abolhasani. " Mais une fois que Artificial Chemist avait des connaissances préalables, c'est-à-dire qu'il avait déjà traité une ou plusieurs demandes de matériaux cibles, il pouvait identifier le matériau optimal pour de nouvelles propriétés en 10 à 15 minutes.

"Nous avons découvert qu'Artificial Chemist pouvait également identifier rapidement les limites des propriétés des matériaux pour un ensemble donné de précurseurs chimiques de départ, afin que les chimistes et les scientifiques des matériaux n'aient pas à perdre leur temps à explorer différentes conditions de synthèse.

"Je pense que la R&D autonome sur les matériaux permise par Artificial Chemist peut remodeler l'avenir du développement et de la fabrication de matériaux, " dit Abolhasani. " Je suis maintenant à la recherche de partenaires pour nous aider à transférer la technique du laboratoire vers le secteur industriel. "

Le papier, "Chimie artificielle :un robot de synthèse de points quantiques autonome, " est publié dans la revue Matériaux avancés .