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北卡罗莱纳州立大学和布法罗大学的研究人员开发了一种称为“人工化学家”的技术，该技术结合了人工智能和用于进行化学反应的自动化系统，以加快研发和生产商业所需材料的速度。

在概念验证实验中，研究人员证明了ArtistChemist可以在15分钟或更短的时间内识别并产生任何颜色的最佳量子点。量子点是胶体半导体纳米晶体，其用于诸如LED显示器之类的应用中。

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但是，研究人员很快注意到，ArtistChemist可以识别出满足任何一组可测量特性的最佳材料，而不仅仅是量子点。

“人工化学家是一个真正的自治系统，可以智能地浏览化学世界。”该论文的通讯作者，北卡罗来纳州立大学化学与生物分子工程学助理教授米拉德·阿博哈萨尼说。“目前，ArtistChemist是为溶液处理的材料而设计的-这意味着它适用于可以使用液体化学前体制造的材料。溶液处理的材料包括诸如量子点，金属/金属氧化物纳米粒子，金属有机骨架之类的高价值材料。，等等。

“人工化学家类似于自动驾驶汽车，但是自动驾驶汽车至少要有一定数量的路线可供选择，才能到达其预先选择的目的地。使用人工化学家，您可以给它提供一套所需的参数，即您希望最终材料具有的特性，人工化学家必须弄清楚其他所有内容，例如化学前体是什么以及合成路线是什么，同时最大程度地减少这些化学前体的消耗。

“最终结果是一种完全自主的材料开发技术，它不仅可以帮助您比目前使用的任何技术更快地找到理想的固溶处理材料，而且可以使用少量的化学前体来实现。这显着减少了浪费，并降低了制造成本。材料开发过程便宜得多。”

人工化学家既有执行实验和感应实验结果的“身体”，又有记录数据并用来确定下一个实验的“大脑”。

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为了进行概念验证测试，ArtistChemist的身体采用了Abolhasani实验室开发的自动Nanocrystal工厂和NanoRobo流动合成平台。尽管Abolhasani估计它可以运行多达1000个量子点，但人造化学家平台已证明它每天可以运行500个量子点合成实验。

人工化学家的大脑是一个AI程序，用于表征人体合成的材料，并使用该数据对下一组实验条件进行自主决策。它的决定基于确定的内容，该决定将最有效地将其移向具有所需特性和性能指标的最佳材料组成。

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Abolhasani说：“我们试图模仿人们在决策时使用的过程，但是效率更高。”

例如，人工化学家允许“知识转移”，这意味着它存储从收到的每个请求生成的数据，从而加快了识别下一个任务候选材料的过程。换句话说，随着时间的推移，人工化学家变得越来越聪明，更快，可以识别出正确的材料。

为了验证概念，研究人员测试了九种不同的策略，以说明AI如何使用数据来决定下一个实验是什么。然后，他们提出了一系列要求，每次要求“人工化学家”确定最适合三种不同输出参数的量子点材料。

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