Une nouvelle technologie, appelé chimiste artificiel 2.0, permet aux utilisateurs de passer de la demande d'un point quantique personnalisé à l'achèvement de la R&D pertinente et au démarrage de la fabrication en moins d'une heure. La technologie est complètement autonome, et utilise l'intelligence artificielle (IA) et des systèmes robotiques automatisés pour effectuer une synthèse et une analyse chimiques en plusieurs étapes.

Les points quantiques sont des nanocristaux semi-conducteurs colloïdaux, qui sont utilisés dans des applications telles que les écrans LED et les cellules solaires.

"Lorsque nous avons déployé la première version d'Artificial Chemist, c'était une preuve de concept, " dit Milad Abolhasani, auteur correspondant d'un article sur le travail et professeur adjoint de génie chimique et biomoléculaire à la North Carolina State University. "Artificial Chemist 2.0 est industriellement pertinent à la fois pour la R&D et la fabrication."

Du point de vue de l'utilisateur, l'ensemble du processus se compose essentiellement de trois étapes. D'abord, un utilisateur indique à Artificial Chemist 2.0 les paramètres des points quantiques souhaités. Par exemple, quelle couleur de lumière voulez-vous produire ? La deuxième étape est effectivement l'étape de R&D, où Artificial Chemist 2.0 mène de manière autonome une série d'expériences rapides, lui permettant d'identifier le matériau optimal et les moyens les plus efficaces de produire ce matériau. Troisième, le système passe à la fabrication de la quantité souhaitée de matériau.

"Les points quantiques peuvent être divisés en différentes classes, " Abolhasani dit. " Par exemple, II-VI bien étudié, IV-VI, et matériaux III-V, ou les récentes perovskites aux halogénures métalliques, etc. Essentiellement, chaque classe se compose d'une gamme de matériaux qui ont des chimies similaires.

"Et la première fois que vous configurez Artificial Chemist 2.0 pour produire des points quantiques dans une classe donnée, le robot exécute de manière autonome un ensemble d'expériences d'apprentissage actif. C'est ainsi que le cerveau du système robotique apprend la chimie des matériaux, " Abolhasani dit. " Selon la classe de matériel, cette étape d'apprentissage peut prendre entre une et 10 heures. Après cette période d'apprentissage actif unique, Artificial Chemist 2.0 peut identifier la meilleure formulation possible pour produire les points quantiques souhaités à partir de 20 millions de combinaisons possibles avec plusieurs étapes de fabrication en 40 minutes ou moins."

Les chercheurs notent que le processus de R&D deviendra presque certainement plus rapide chaque fois que les gens l'utiliseront, puisque l'algorithme d'IA qui exécute le système en apprendra davantage et deviendra plus efficace avec chaque matériau qu'il lui est demandé d'identifier.

Artificial Chemist 2.0 intègre deux réacteurs chimiques, qui fonctionnent en série. Le système est conçu pour être entièrement autonome, et permet aux utilisateurs de passer d'un matériau à un autre sans avoir à arrêter le système.

« Pour réussir cela, nous avons dû concevoir un système qui ne laisse aucun résidu chimique dans les réacteurs et permet au système robotique guidé par l'IA d'ajouter les bons ingrédients, au bon moment, à tout moment du processus de production de matériaux en plusieurs étapes, " Abolhasani dit. " Alors c'est ce que nous avons fait.

« Nous sommes enthousiasmés par ce que cela signifie pour l'industrie des produits chimiques de spécialité. Cela accélère vraiment la R&D pour atteindre la vitesse de déformation, mais il est aussi capable de fabriquer des kilogrammes par jour de grande valeur, points quantiques conçus avec précision. Ce sont des volumes de matière industriellement pertinents. »

Le papier, "Synthèse de points quantiques multi-étapes auto-pilotée activée par une expérimentation robotique autonome en flux, " apparaît en libre accès dans le journal Systèmes intelligents avancés.