疫情期間你是否關注過身邊和開心放假，愉快玩樂的小學生、大學生形成鮮明對比的研究生們麼？不能返校，對於研究生特別是博士研究生們（特別特別是湖北的研究生）簡直是滅頂之災！這樣超長的假期給本對隨時面臨延期畢業威脅的研究僧們而言，無異於雪上加霜！
為什麼對於很多的研究生而言，畢業成了普遍性的問題，特別是理工科的研究生，因為相對於文科類的學科，理工科的畢業更多的要依靠實驗數據，而一個簡單的數據背後可能是無數次的嘗試-失敗-重複-再嘗試的過程。在每一個研究生冗長的科研生涯中，真正的核心實驗的時間其實不多，很多的時間和精力其實都耗費在了枯燥無聊的基礎實驗的重複上。
不過，在科研的發展中，科學技術的發展也為我們的實驗提供了助力，對於大多數研究者遇到的重複性問題，近日，《Nature》封面的研究似乎讓我們看到了未來高效實驗室的曙光！
2020年7月8日 Nature 封面文章
2020年7月8日，最新一期《Nature》雜誌的封面文章報道了來自英國利物浦大學的科學家利用一款機器人“化學家”，設計出了效率更高的光催化劑的工作。根據報道這個機器人研究員不僅工作效率高、出錯率也遠遠低於人類。而且它每天只需要充電 2個半小時，就可以全天候工作。真正的“充電兩小時，工作一整天”。
不僅僅是工具，更像是“人”
在車床，機械流水線等自動化生產的今天，這樣的機械裝置似乎沒有新意，在此前AI技術應用到科研領域也不是頭一回，通過程序的設定大多所謂“機器人”都可以完成簡單的實驗操作，那麼這次大肆報道的AI“研究員”又有什麼不同呢？
根據利物浦大學安德魯·庫珀（Andrew Cooper）團隊的描述。首先，從上圖我們可以看到，這款機器人身高 1.75 米，和一個成年人差不多，全身重 400 kg。除了顯眼的機械臂之外，還有一個巨大的底座，裡面裝載了機器人的運算硬件和靈活的運動系統（讓它可以自由穿梭實驗室）。
拋開“外貌”，這個機器人有強大的“視覺系統”，通過激光掃描+觸覺反饋讓它在黑暗環境下也可以正常移動，所以對於科研工作者來說，你下班關燈走後，它還可以繼續正常工作。（PS：這對於暗處理實驗來說簡直不要太完美）
這位AI“研究員”是化學實驗室開發的，所以稱量試劑、配製試劑、抽真空、啟動催化反應再到計量反應產物，這臺機器人可以獨立完成一項化學實驗中的全部操作流程。
AI研究員的第一個實驗——尋找高效催化劑
根據《Nature》論文中的報道，團隊給予機器人的任務是優化將H2O分解成H2（即析氫反應）的反應效率。實驗的背景是化學家們已經找到了一些潛在的光催化劑。機器人的工作就是通過不同的實驗條件的嘗試，找到最優的催化效果。
析氫反應
研究中，AI研究員的研究對象是一種被稱作 P10 的共軛有機聚合物。此前的研究發現，P10 在有空穴捕獲劑時，對析氫反應有著較好的催化效果。
基於類石墨烯二維材料的析氫反應電催化劑的研究
AI研究員的第一項工作是從 30 款候選空穴捕獲劑中，找到了最高效的一個【L-Cys（半胱氨酸）】。為了進一步提升析氫反應的效率，研究人員提出了 5 套候選方案：
- 改變染料增強對光的吸收能力；
- 利用NaOH改變溶液 pH 環境；
- 加入電解質NaCl，增加離子強度；
- 加表面活性劑改變催化劑的潤溼性；
- 加二硅酸鈉，提高L-Cys的效能。
說起來，這是一項不算太難理解和複雜的化學實驗，但是如果交給一個人類研究生來做，卻需要消耗大量的時間成本和精力。
8天，688個實驗， 6500項操作
沒有研究生拿到實驗時的欣（Ma）喜（Ma）若（Lie）狂（Lie），AI研究員毫無波（yuan）瀾（yan）的，開始了一個“人”實驗-充電-上班的生活。
為了篩選出效率最高的反應條件，實驗要求AI“研究員”需要同時考慮 3 種染料條件、NaOH濃度、NaCl濃度、兩種表面活性劑及二硅酸鈉濃度，另外還要考慮P10 和 L-Cys的濃度條件。想想都是個麻煩的工作。
為了提高效率，研究人員為AI研究員開發了一套算法。通過貝葉斯優化，機器人可以在實驗過程中根據前一輪實驗的結果，自主選擇接下來的實驗參數，從而避免不必要的嘗試。通過最初的 22 次摸索，AI研究員很快發現，加入NaCl可以小幅提升析氫反應的效率。在大約 150 次實驗之後，機器人已經排除了 3 種染料以及兩種表面活性劑。
最終，AI“研究員”，總共耗時 172 h（約8天）；移動了 319 次，移動總距離 2.17 km；進行了 6500 項操作，進行了 688 次實驗。
【附結果，即最優條件（光催化劑的活性提高 5 倍）：在 5 ml的H2O中，加入 5 mg P10、6 mg NaOH、200 mg L-Cys 和 7.5 mg 二硅酸鈉。】
優勢明顯，雖不能代替真“人”，但是未來可期！
在這項的研究中，相比於人類，AI“化學家”展現出諸多優勢。除了速度上的巨大優勢，機器人不會像人類一樣產生確認性偏差，並且犯錯的幾率也較低。
另外，研究中除了為該試驗流程而搭建的光解臺，其他工作臺都沒有經過改造，這也意味著人類科學家可以和AI研究員共享實驗室及儀器設備。
不過，雖然整個實驗操作過程是機器人加以思考，並且獨立自主完成的，但前期設計出這一課題、提出 5 套候選方案，挑選候選化學試劑，和“思考”程序的都是人類科學家。創造性的思想，依然是機器人尚無法具有的能力。
對於大多數科研工作者，或者只是想畢業的研究生們來說，如果有這樣的AI“研究員”助力，無疑會大大提升我們的實驗效率，提高我們的科研產出。
並且大大降低科研人員的猝s率、自sha率、脫髮率、失眠率以及延期畢業人數……
參考信息：
- Nature：《A mobile robotic chemist》 https://doi.org/10.1038/s41586-020-2442-2
- 環球科學：《Nature封面：8天做完688個實驗，每天工作21.5小時，實驗機器人展現超強戰鬥力》 https://mp.weixin.qq.com/s/s618gDw3kCzPxkzxojd4vQ
- UBiology：《機器學者的出現 | 如果機器人會做實驗，那還要需要研究生們麼？》https://mp.weixin.qq.com/s/o8zh9he79pm_nW82DQ2ZVw
