自主发现实验室引领可持续和仿生微电子科学研究的变革

研究人员拥有一种名为 Polybot 的新型科学工具，它结合了人工智能与机器人技术的力量。潜在的应用包括加快发现可穿戴生物医学设备、更好电池的材料等。

今天的智能眼镜和手表等可穿戴技术仅仅是个开始。下一代 柔性电子产品 将更加高效和可持续，能够更好地监测我们的健康和治疗某些疾病等等。它们将由电子聚合物材料组成——一种可以导电的柔软物质。

“想象一下下一代聚合物电子产品，”能源部 (DOE) 阿贡国家实验室的助理化学家 Jie Xu 说，他在芝加哥大学普利兹克分子工程学院联合任职。“他们不会再死板了。”

为了加快发现时间，阿贡的研究人员拥有一个新工具，一个名为 Polybot 的自动驾驶实验室，它可以自动化电子聚合物研究的各个方面，并使科学家有时间从事只有人类才能完成的任务。该工具将人工智能(AI)的计算能力 与机器人技术可能实现的自动化相结合。它位于纳米材料中心 (CNM)，这是位于阿贡的 DOE 科学办公室用户设施。

Polybot 是在阿贡和其他研究机构启动的几个自主发现实验室之一。虽然仍处于起步阶段，但他们的主要目的是利用人工智能和机器人技术的力量来简化实验过程、节省资源并加快发现的步伐。

Xu 说，Polybot 的潜在应用远远超出了生物医学设备。它们包括用于具有类脑功能的计算设备的材料和用于监测气候变化的新型传感器。它们还包括新的固体电解质，可以取代锂离子 电池中目前的液体电解质，从而降低起火的可能性。

CNM 团队使用 Polybot 专注于用于节能和医疗目的的聚合物电子产品。其中包括可回收或使用后分解的设备。

科学家通常通过合成具有所需化学结构的聚合物分子来制备用于电子产品的聚合物，从而创建包含多种成分的混合物的溶液。然后他们将溶液转化为一层薄薄的固体材料。打印在一起的不同成分层作为制造不同类型设备的基础。

为了实现目标性能，潜在调整的数量是巨大的。他们从用不同的配方添加制造配方到改变加工条件。通过传统的实验手段，这种开发可能需要多年的高强度劳动。Polybot 可以大大减少开发时间和成本。

Polybot 的典型实验首先使用人工智能和机器人来完成不同的任务。自动化系统为聚合物溶液选择一个有前途的配方，准备并以选定的速度和温度将其打印成非常薄的薄膜。然后，系统会在最佳时间长度内硬化该薄膜，并测量关键特征，例如厚度和均匀性，作为质量检查。接下来，它将多层组装在一起并添加电极以形成设备。

之后，Polybot 会测量设备的电气性能。所有相关数据都通过机器学习自动记录和分析，并传递给 AI 组件。然后，AI 会指示下一步要进行的实验。Polybot 还可以响应用户提供的反馈和科学文献中的数据。

“这一切都是在最少的人为干预下完成的，”徐说。

CNM 助理科学家亨利·陈 (Henry Chan) 表示：“我们已制定计划，扩大我们的自动驾驶实验室的能力，以利用其他阿贡科学设施。”

已经用强大的X 射线束分析了 Polybot 中制造的电子设备的特性 。这是通过在 Advanced Photon Source (APS)(位于阿贡的 DOE 科学办公室用户设施)中使用带有机器人样品处理程序的仪器完成的。在 2024 年升级完成后，可以加强这种联系以充分利用 APS。

“X 射线散射分析将 Polybot 的表征扩展到分子水平，揭示了有关分子取向和堆积的信息，这有助于加快寻找具有最佳性能的最佳材料，”阿贡国家实验室的物理学家 Joseph Strzalka 说。 X射线科学部。“我们正在努力将 Polybot 的功能带入 APS 光束线，以便我们能够生成 APS 升级能够研究的大量材料。”

“我们对利用阿贡的超级计算能力来增强 Polybot 的前景感到兴奋，”Chan 解释说。“我们的目标是在实际实验之前、期间和之后进行基于物理的模拟，以更深入地了解材料或设备，并为人工智能提供更好的反馈。” 该团队计划利用能源部科学办公室用户设施 Argonne Leadership Computing Facility 来执行模拟。这将进一步简化发现过程。

凭借这些以及更多功能，像 Polybot 这样的自动驾驶实验室有可能将发现过程从几年加速到几个月。它们还可以将复杂项目的成本从数百万美元降低到数千美元。

在一篇作为《材料化学》封面故事发表的文章中 ，Xu 和 Chan 以及 Aikaterini Vriza 分享了他们对使用自动驾驶实验室进行不同类型材料研究的看法。这项研究得到了能源部基础能源科学办公室和阿贡实验室指导研究与开发基金的支持。