化学和材料科学领域自动驾驶实验室的进步，利用人工智能和自动化，有望通过加速新分子和新材料的发现，给研究带来革命性的变化。Milad Abolhasani强调了标准化定义和性能指标的必要性，以便有效地比较和改进这些技术。来源:SciTechDaily.com
自动驾驶实验室的标准化指标旨在通过协作改进加速化学和材料科学的发现。
化学和材料科学领域对利用人工智能(AI)和自动化系统加速研究和发现的“自动驾驶实验室”的兴趣激增。研究人员现在提出了一套定义和性能指标，使研究人员、非专家和未来的用户能够更好地了解这些新技术正在做什么，以及与其他自动驾驶实验室相比，每种技术的表现如何。
自动驾驶实验室在加速新分子、新材料和新制造工艺的发现方面有着巨大的希望，其应用范围从电子设备到制药。虽然这些技术仍然相当新，但一些技术已经被证明可以将识别新材料所需的时间从几个月或几年缩短到几天。
北卡罗来纳州立大学化学和生物分子工程副教授、一篇关于新指标的论文的通讯作者米拉德·阿博哈萨尼(Milad Abolhasani)说:“目前，自动驾驶实验室吸引了大量关注，但关于这些技术还有很多悬而未决的问题。”“这项技术被描述为‘自主’，但不同的研究团队对‘自主’的定义不同。出于同样的原因，不同的研究团队以不同的方式报告他们工作的不同元素。这使得很难将这些技术相互比较，如果我们希望能够相互学习并推动该领域向前发展，比较是很重要的。
“自动驾驶实验室A在哪些方面做得很好?”我们如何用它来提高自动驾驶实验室B的性能?我们提出了一套共享的定义和性能指标，我们希望在这个领域工作的每个人都能采用。最终目标将是让我们所有人相互学习，推进这些强大的研究加速技术。
Abolhasani说:“例如，我们似乎在自动驾驶实验室看到了一些与某些自动系统的性能、精度和稳健性有关的挑战。”“这就提出了这些技术到底有多大用处的问题。如果我们有标准化的指标和结果报告，我们就可以识别这些挑战，并更好地了解如何解决它们。”
新提案的核心是对自动驾驶实验室的明确定义和七个拟议的性能指标，研究人员将在任何与他们的自动驾驶实验室相关的已发表的工作中纳入这些指标。
自主程度:系统需要用户提供多少指导?业务 寿命:系统在不受用户干预的情况下可以运行多久?吞吐量:系统运行一次实验需要多长时间?实验精度:系统结果的可重复性如何?材料使用量:一个系统在每次实验中使用的材料总量是多少?可访问参数空间:系统在多大程度上可以解释每个实验中的所有变量?优化效率。“优化效率是这些指标中最重要的一个，但它也是最复杂的一个——它不适合一个简洁的定义，”Abolhasani说。“从本质上讲，我们希望研究人员通过对基线(例如随机抽样)进行基准测试，定量分析其自动驾驶实验室的性能及其实验选择算法。
Abolhasani说:“最终，我们认为采用标准化的方法来报告自动驾驶实验室将有助于确保该领域产生值得信赖的、可重复的结果，从而使人工智能程序充分利用自动驾驶实验室产生的大量高质量数据集。”
这篇题为“释放化学和材料科学领域自动驾驶实验室力量的性能指标”的论文发表在开放获取的《自然通讯》杂志上。
参考文献:Amanda A. Volk和Milad Abolhasani撰写的“释放化学和材料科学中自动驾驶实验室力量的性能指标”，2024年2月14日，Nature Communications。DOI: 10.1038 / s41467 - 024 - 45569 - 5
这篇论文的第一作者是阿曼达·沃尔克，她最近刚从北卡罗来纳州立大学获得博士学位。
这项工作得到了Dreyfus化学科学与工程机器学习项目的支持，项目编号为ML-21-064;北卡罗来纳大学研究机会倡议项目;国家科学基金，项目号1940959和2208406。
