Avoir le bon outil pour le travail rend le travail beaucoup plus facile, moins cher et plus rapide. Les chercheurs en génie chimique ont maintenant développé un laboratoire virtuel qui peut être utilisé pour déterminer les outils d'intelligence artificielle (IA) les mieux adaptés pour relever divers défis de synthèse chimique dans les systèmes de chimie en flux.

« Les systèmes autonomes ont un potentiel énorme pour accélérer la R&D et la fabrication de produits chimiques, mais ils ne sont pas encore très répandus, " dit Milad Abolhasani, auteur correspondant d'un article sur le travail et professeur adjoint de génie chimique à la North Carolina State University. « Ces systèmes sont confrontés à deux types de défis :trouver ou développer le bon matériel pour des synthèse automatisée reproductible; et trouver ou développer le bon "cerveau, ' ou algorithme de prise de décision guidé par l'IA, pour déterminer efficacement la meilleure façon de synthétiser le matériau souhaité. Mon équipe s'est concentrée sur les défis matériels avec notre projet de chimiste artificielle. Le travail que nous publions maintenant se concentre sur les défis de la prise de décision autonome. »

Le travail d'Abolhasani découle de son observation selon laquelle :A) il existe de nombreux outils d'IA différents disponibles; B) il n'est pas toujours clair quel outil convient le mieux à un problème de synthèse de matériau donné ; et C) quel que soit l'outil sélectionné, il devra toujours être affiné en fonction du problème de chimie.

"Récemment, il y a eu un intérêt accru pour l'utilisation de programmes d'IA prêts à l'emploi pour la modélisation et l'optimisation des réactions chimiques, " dit Abolhasani. " Mais ces techniques d'IA standard ne sont pas universelles - elles ne sont pas toutes aussi efficaces pour résoudre le problème de synthèse de matériaux que vous souhaitez résoudre.

"Finalement, nous voulons trouver la meilleure architecture de modèle d'IA pour déterminer la meilleure formulation de matériau qui vous donne les propriétés cibles que vous recherchez. Non seulement identifier le meilleur matériau, mais la meilleure façon de produire ce matériau afin qu'il ait la meilleure combinaison possible de caractéristiques. Et la meilleure architecture de modèle d'IA va varier en fonction du matériau et de la complexité du défi."

Abolhasani et ses collaborateurs ont donc adopté une approche axée sur l'IA pour trouver le meilleur outil d'IA pour chaque problème de synthèse de matériaux.

"Il serait impossible de faire les millions d'expériences nécessaires pour déterminer quels outils d'IA font le meilleur travail pour résoudre différents types de problèmes de synthèse de matériaux, " Abolhasani dit. " Alors, nous voulions un modèle qui simule une plate-forme expérimentale microfluidique du monde réel pour exécuter efficacement ces millions d'expériences pour nous. »

Les chercheurs ont couru 1, 000 expériences à l'aide de leur plate-forme automatisée de chimiste artificiel et ont utilisé ces points de données expérimentales pour former la plate-forme expérimentale virtuelle.

Pour les travaux rapportés dans le nouveau document, le laboratoire virtuel en a simulé plus de 600, 000 expériences, évaluer plus de 150 stratégies de prise de décision guidées par l'IA. Si ces expériences étaient menées dans le monde réel, même en utilisant des systèmes automatisés et des volumes de matériaux à l'échelle microscopique, les expériences auraient nécessité 7,5 ans de fonctionnement robotique continu et 400 litres de réactifs. L'équipe d'Abolhasani l'a fait en un mois environ.

"Nous avons efficacement formé notre laboratoire virtuel à choisir les meilleurs outils d'IA pour chaque défi de synthèse de matériaux, " Abolhasani dit. " Et ces outils deviennent plus efficaces à chaque fois que nous les utilisons, nous aidant à résoudre des défis de plus en plus complexes en chimie et en génie chimique. Finalement, nous pensons que ces outils basés sur l'IA seront capables de fonctionner assez rapidement pour ajuster les opérations selon les besoins en temps réel."

Le papier, "Développement accéléré de l'IA pour la synthèse autonome de matériaux en flux, " est publié dans la revue Sciences chimiques .