W poszukiwaniu innowacji w dziedzinie materia\u0142oznawstwa, znajdowanie nowych zwi\u0105zk\u00f3w i dostrajanie protoko\u0142\u00f3w eksperymentalnych mo\u017ce by\u0107 zar\u00f3wno czasoch\u0142onne, jak i kosztowne. Dobra wiadomo\u015b\u0107 jest taka, \u017ce zesp\u00f3\u0142 do\u015bwiadczonych naukowc\u00f3w z MIT mo\u017ce mie\u0107 na to odpowied\u017a. Stworzyli oni najnowocze\u015bniejsz\u0105 platform\u0119, kt\u00f3ra przyjmuje bardziej kompleksowe i intuicyjne podej\u015bcie do eksploracji naukowej, przypominaj\u0105c spos\u00f3b my\u015blenia ludzkich specjalist\u00f3w ds. bada\u0144.<\/p>\n
Dedykowani naukowcy z MIT ujawnili Copilot dla naukowc\u00f3w eksperymentuj\u0105cych w \u015bwiecie rzeczywistym (CRESt)<\/strong>system oparty na sztucznej inteligencji, kt\u00f3ry ma zrewolucjonizowa\u0107 odkrywanie i testowanie materia\u0142\u00f3w. W przeciwie\u0144stwie do poprzednich narz\u0119dzi, CRESt integruje r\u00f3\u017cnorodne \u017ar\u00f3d\u0142a danych - od literatury naukowej i analiz chemicznych po obrazowanie i opinie ludzi. Wyposa\u017cony w skomplikowane narz\u0119dzia robotyczne do szybkiego testowania materia\u0142\u00f3w, CRESt udoskonala swoje prognozy i doskonali projekty eksperymentalne, tworz\u0105c p\u0119tl\u0119 sprz\u0119\u017cenia zwrotnego.<\/p>\n Zwracaj\u0105c uwag\u0119 na jeden z jego unikalnych atrybut\u00f3w, interfejs j\u0119zyka naturalnego CRESt jest doskona\u0142\u0105 ilustracj\u0105 jego przyjaznego dla u\u017cytkownika charakteru. Naukowcy mog\u0105 wchodzi\u0107 w interakcje z platform\u0105 bez konieczno\u015bci pisania ani jednej linii kodu! Monitoruj\u0105c trwaj\u0105ce eksperymenty, CRESt inteligentnie stawia hipotezy, a nawet sugeruje korekty, a wszystko to dzi\u0119ki wbudowanym kamerom po\u0142\u0105czonym z wizualnym modelowaniem j\u0119zyka.<\/p>\n Kierowany przez Ju Li, profesora energetyki Carla Richarda Soderberga na MIT, system radykalnie projektuje nowe eksperymenty przy u\u017cyciu r\u00f3\u017cnych mechanizm\u00f3w sprz\u0119\u017cenia zwrotnego, kt\u00f3re obejmuj\u0105 opublikowan\u0105 literatur\u0119 na temat okre\u015blonych element\u00f3w i ich zachowania w okre\u015blonych warunkach. A najnowszy artyku\u0142 naukowy<\/a> zademonstrowa\u0142a potencja\u0142 CRESt, gdzie system zosta\u0142 wykorzystany do zbadania ponad 900 r\u00f3\u017cnych substancji chemicznych i przeprowadzenia osza\u0142amiaj\u0105cych 3500 test\u00f3w elektrochemicznych. Wynik? Nowy materia\u0142 katalityczny do ogniw paliwowych zasilanych solami mr\u00f3wczanowymi, kt\u00f3ry pobi\u0142 rekordy wydajno\u015bci.<\/p>\n CRESt w wyj\u0105tkowy spos\u00f3b wykorzystuje r\u00f3wnie\u017c szeroki zakres danych, przezwyci\u0119\u017caj\u0105c ograniczenia poprzednich metodologii. B\u0119d\u0105c w stanie uwzgl\u0119dni\u0107 do 20 cz\u0105steczek prekursorowych w swoich recepturach, system mo\u017ce przeanalizowa\u0107 literatur\u0119 techniczn\u0105, aby odkry\u0107 potencjalnie satysfakcjonuj\u0105ce sk\u0142adniki. Zainicjowany stamt\u0105d CRESt zarz\u0105dza mechanicznym przep\u0142ywem pracy syntezy, badania i testowania. Podczas przeprowadzania eksperyment\u00f3w CRESt fachowo udoskonala swoje modele aktywnego uczenia si\u0119, uwzgl\u0119dniaj\u0105c zar\u00f3wno bie\u017c\u0105ce wyniki, jak i wiedz\u0119 historyczn\u0105, aby informowa\u0107 o ka\u017cdym etapie.<\/p>\n Platforma nie tylko przeprowadza eksperymenty, ale tak\u017ce zajmuje si\u0119 uporczyw\u0105 kwesti\u0105 odtwarzalno\u015bci w nauce o materia\u0142ach. Drobne niesp\u00f3jno\u015bci mog\u0105 powodowa\u0107 znacz\u0105ce r\u00f3\u017cnice - co\u015b, co system mo\u017ce wykry\u0107 i skorygowa\u0107 za pomoc\u0105 zaawansowanej wizji komputerowej i modeli wizyjno-j\u0119zykowych.<\/p>\n Zamiast stanowi\u0107 potencjalne zagro\u017cenie dla ludzkich badaczy, CRESt zosta\u0142 zaprojektowany, aby im pom\u00f3c, poprawiaj\u0105c sp\u00f3jno\u015b\u0107 wynik\u00f3w eksperyment\u00f3w. \"Pomaga nam pracowa\u0107 m\u0105drzej i szybciej, ale ludzka intuicja i nadz\u00f3r pozostaj\u0105 niezb\u0119dne\" - podkre\u015bla Li.<\/p>\n CRESt osi\u0105gn\u0105\u0142 ju\u017c znacz\u0105cy prze\u0142om w rozwoju nowego materia\u0142u elektrodowego dla bezpo\u015brednich mr\u00f3wczanowych ogniw paliwowych. W ci\u0105gu trzech miesi\u0119cy system zbada\u0142 wiele chemikali\u00f3w, identyfikuj\u0105c rewolucyjny o\u015bmioelementowy katalizator. Co imponuj\u0105ce, materia\u0142 ten wykaza\u0142 9,3-krotn\u0105 popraw\u0119 g\u0119sto\u015bci mocy na ka\u017cdego wydanego dolara, w por\u00f3wnaniu do drogich poprzednik\u00f3w opartych na palladzie - a wszystko to przy wykorzystaniu zaledwie jednej czwartej metali szlachetnych!<\/p>\n Oczywiste jest, \u017ce platformy takie jak CRESt mog\u0105 zrewolucjonizowa\u0107 przysz\u0142o\u015b\u0107 laboratori\u00f3w badawczych. \u0141\u0105cz\u0105c dok\u0142adno\u015b\u0107 i szybko\u015b\u0107 automatyzacji z g\u0142\u0119bi\u0105 i zdolno\u015bci\u0105 adaptacji ludzkiej logiki, CRESt mo\u017ce utorowa\u0107 drog\u0119 do inteligentniejszych, bardziej wydajnych i powtarzalnych laboratori\u00f3w. Oto przysz\u0142o\u015b\u0107, w kt\u00f3rej sztuczna inteligencja i robotyka wzmocni\u0105 ludzkie odkrycia.<\/p>\n