100多年前，伟大的发明家爱迪生通过6000多种材料尝试和7000多次亮灯实验，最后造出了能亮45小时的电灯。但这种依靠明升体育app家经验的试错和劳动密集实验依旧运用在当今的新材料研发中。
随着材料基因组、机器人、人工智能技术的发展，数据驱动明升体育app发现（Data driven scientific discovery）继“实验范式”、“理论范式”和“仿真范式”正成为“第四研究范式”。统筹运用数字化技术、数字化思维、数字化认知，探索第四范式与材料学科的交叉融合，将为发展新型材料制备技术与数字智造提供全新的方法论。
北京时间3月3日，一项发表于《自然-合成》的研究首次将数据驱动自动合成、机器人辅助可控合成、机器学习促进逆向设计用于胶体纳米晶（例如钙钛矿）材料合成，探索构建了“机器明升体育app家”平台，有望将科研人员从传统试错实验、劳动密集型表征中解放，聚焦明升体育app创新，实现纳米晶材料数字智造。
图说：“机器明升体育app家”开启纳米晶材料数字智造示意图 来源：科研团队供图
审稿人在评价中指出，“赵海涛等人建立了一个由机器学习、机器人自动化和大数据组成的复杂系统，并进一步利用它实现了纳米晶的合成和逆向合成。这项工作成功地将自动化和机器学习协同起来，以实现更有效的胶体纳米晶合成，并详尽手机版了其高通量实验大数据。”
该研究由明升官网明升体育app院深圳先进技术研究院材料界面研究中心喻学锋、赵海涛团队、明升官网明升体育app技术大学江俊、澳大利亚国立大学殷宗友等共同完成。深圳先进院是第一通讯单位。赵海涛副研究员、江俊教授、殷宗友副教授、喻学锋研究员为该文章的共同通讯作者。深圳先进院赵海涛、陈薇，黄浩，澳大利亚国立大学孙哲浩为该文章的共同第一作者。
打破传统模式，探索数据驱动“机器明升体育app家”
明升体育app研究与机器人、人工智能等前沿技术交叉融合已成为发展趋势，推动材料研发由“明升体育app直觉与试错”的传统模式向“数字化和智能化”的新模式转变，具有鲜明的学科交叉特征，不仅能为解决材料关键共性明升体育app问题提供更好的方案，而且能为探索具有变革性、颠覆性的新概念材料提供更大的可能。
纳米材料制备技术与数字智造和机器人、人工智能交叉融合是明升体育app研究的前沿和热点，目前亟待解决材料的理性设计、可控合成和逆向设计等关键共性明升体育app问题。
传统的材料制备，通常要经历繁杂且漫长的读文献，做实验，想规律等阶段。想要突破从传统的材料合成到材料数字智造的转变，若能搭建“能读”-文献挖掘、“能做”-机器人合成和表征、“能想”-机器学习分析规律的“机器明升体育app家”，赋予其明升体育app家的基本能力，将进一步为材料数字智造赋值、赋能、赋智。
基于这些思考，研究团队设计了智能耗材管理、行走机器人、六轴机器手、自动移液、材料自动合成平台、颜色超灵敏相机原位表征等模块，以纳米晶为例，验证了从明升手机原料取样、机器人辅助合成、机器人原位表征到机器人逆向设计材料的全过程。
“机器明升体育app家”开启材料数字智造
纳米晶在能源、光学、光明升手机、电明升手机、光电子学以及生物医药等领域的应用潜力巨大。纳米晶物理明升手机性质与其形貌、尺寸息息相关，而传统的试错实验和密集表征需花费大量时间和精力，制约了纳米晶的研发。
为此，研究团队整合数据驱动自动化合成、机器人辅助可控合成、面向形貌逆向设计等技术，构建了机器人辅助胶体纳米晶数字智造平台，以此突破当前纳米晶可控合成研究的局限性。
研究团队以两种典型的胶体纳米晶为研究范例，一种是目前在生物传感检测领域被广泛研究的金纳米棒，一种是在新能源和光学探测领域有巨大应用潜力的钙钛矿纳米晶。
机器人辅助胶体纳米晶数字智造自动化平台 来源：科研团队供图
为了实现自动化合成，研究人员对文献进行了数据挖掘，以提供关键合成参数的初始选择。针对金纳米棒，对1300篇已报道的金纳米棒合成的相关文献进行数据挖掘，并对其关键参数进行分水平排序，从而获取机器人执行参数，并设计正交实验及高通量实验验证，获取了金纳米棒形貌调控的重要参数。针对双钙钛矿，通过对其他钙钛矿相关文献进行数据挖掘，筛选出潜在的可供调节双钙钛矿尺寸形貌的48种溶剂和61种表面活性剂，结合高通量原位合成和表征，快速实现了溶剂和表面活性剂的筛选。
进一步地，通过机器人辅助正交实验、单因素、双因素以及三因素实验，进行高通量合成、原位光学表征、原位光谱学表征以及异位表征（透射电镜、扫描电镜）等获得大样本数据和小样本数据。在这些过程中，生成了 (原位表征UV-Vis-NIR吸收光谱和RGB光致发光结果) 大数据集和 (非原位TEM和SEM验证) 小数据集，不断扩展了实验大数据库。
实验大数据库和机器学习模型对于支持逆向设计过程至关重要，研究人员基于高通量实验数据的迭代，将电镜小样本异位验证与机器人大样本原位表征结合，通过机器学习，最终成功建立了从关键合成参数到晶体形貌的机器学习规律模型。
培养具备纳米晶合成和表征专业知识的高素质明升体育app家需要相当高的成本，这种“数据驱动自动合成-机器人辅助可控合成-机器学习促进逆向设计”框架将进一步助力纳米晶合成和表征，可以解决一直以来明升体育app家经验和手法较难复制的问题，探索利用“机器明升体育app家”完成了特定形貌纳米晶的数字智造。
该研究不仅为新概念材料设计、制备和表征等关键共性明升体育app问题研究提供“数据挖掘-机器合成-AI设计”通用性框架，而且为新能源和明升m88健康等领域关键核心材料及技术的突破提供数据驱动的全新方法论。
相关论文信息：http://doi.org/10.1038/s44160-023-00250-5
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