灵活穿梭在化学实验室的科学家，可能不是人类，而是AI机器人。2020年，利物浦大学研究团队自研了一款智能移动AI化学家（mobile robotic chemist）,可以在一周之内研究1000种催化剂配方，而这相当于一个博士生4年的工作量。对此，实验室负责人安德鲁·库珀（Andy Cooper）教授介绍说，“它不止是一台机器，而是我们超强团队中的一员。当时这项新发明还登上了《Nature》封面。　　

此前，AI化学化学家只能固定在基座上，通过灵活的手臂做试验，而现在它可以在实验室中有意识的灵活移动。

这位AI机器人化学家具备人形特征，身高1.75，体重400公斤。虽然体重比较重，但是动作上一点也不显笨重。不仅可以像人类一样自由穿梭在实验室设备之间，而且还可以一周工作7天，一天工作21.5小时，高强度不会累。仅剩下2.5小时还是用来充电，工作时长远超人类。

不分昼夜，活脱脱的实验民工

机器人化学家可独立执行化学实验中的所有任务，例如称量固体、分配液体、从容器中除去空气、运行催化反应以及定量反应产物，甚至可以对下一步要进行的化学实验做出自己的决定，并且已经发现了一种新的催化剂。活脱脱一个不怕苦、不叫累的实验民工。

　　聪明又能干的机器人化学家

机器人化学家区别于人类的一大特色是，它的工作效率非常高，而且昼夜不停。在最近的一项研究中，这位化学家在8天内工作了172小时，移动了319次，完成了6,500次操纵，相当于行走了2.17公里，而正常人类最长工作88小时，而且是超负荷工作状态下。

另外，AI机器人化学家能够使用实验室中的所有设备，不需要人为指导。该团队的本杰明·伯格（Benjamin Burger）博士介绍，它的思维可以达到10个维度，实验室中所有的基础任务它都可以独立执行，比如称量固体，分配液体，从容器中除去空气，运行催化反应以及定量反应产物等。

而这并不能够成为一名真正意义上的化学家。之所称AI机器人为化学家是因为它已经不仅局限在机械的体力劳动，而是迈向了自主研究的阶段。就在最近的试验中，它首次发现了一种高活性的催化剂。

　　自主发现高活性催化剂

AI机器人化学家是Andy Cooper实验室与Leverhulme功能材料设计研究中心联合开发的新项目，该中心一直希望通过现代计算机技术的力量改变新材料的发现。

而这一点与库珀教授不谋而合。我们知道，在生物、化学领域存在着数以亿计的化合物分子，规模性和复杂性一直是实验室难以攻克的问题。

库珀教授团队认为，机器人可以在这方面发挥独特的优势，它能够通过AI技术在广阔的、未经开发的化学空间进行高效探索，挖掘潜在的新型材料。由于样品类型、仪器仪表和测量多样性的要求，库珀教授团队开发AI机器人化学家主要用来搜索、筛查和发现能够从水中提取氢气的光催化剂。

最近，经过688次试验后，AI化学家首次发现了比原始配方活性高6倍的光催化剂混合物。

那么它是如何发现的呢？

AI化学家自带大脑

在本次试验中，AI机器人化学家的首要目的是不断提高光催化剂P10 / L-cysteine （半胱氨酸）系统的HER（自动析出氢析出率）。在此，研究人员使用了五种假设对其进行了训练。这五个假设可能具有协同作用或反协同作用。机器人的大脑使用搜索算法在1亿个候选实验的10维空间中导航，从而根据前一个实验的结果确定下一步要进行的最佳实验。

最初，机器人从随机条件开始，发现了多组分催化剂配方，其活性远低于单独的P10和1-半胱氨酸。然后，机器人发现添加氯化钠对HER的改善很小，从而验证了离子强度很重要的假设。在同一时期，机器人发现最大化P10和1-半胱氨酸可增加HER。在进一步的实验中，机器人发现三种染料或两种表面活性剂均不能改善HER。因此，在大约150次实验后，这五个组件被取消选择。在进行30次实验后，机器人了解到在不存在染料的情况下（在300次实验后，最高可达15 µmol），添加二硅酸钠可以显着改善HER，同时优先考虑添加NaOH和NaCl。经过688次实验（共进行8天的自主搜索）后，机器人发现最佳的催化剂配方是NaOH， 1-半胱氨酸，二硅酸钠和P10的混合物，HER为21.05 µmol/h，这比最初的催化剂活性高六倍。

作者估计，使用标准的手动方法，人类研究人员可能需要几个月的时间才能以相同的详细程度来探索这五个假设。（手动进行氢气析出测量，每个实验需要大约0.5天的研究人员时间，1,000个实验需要500天）

这里要说明的是，AI机器人的工作环境和设备与人类的并无不同，包括GC，气相色谱仪、输入站等，AI机器人化学家能够通过激光扫描和触摸反馈系统对位置、仪器和药物进行甄别和反馈。

研究人员介绍，该试验的关键在于AI化学家的大脑内置了贝叶斯搜索算法，它可以根据前一个实验的结果确定下一步最佳试验方式，在经过反复优化训练之后，最终发现了这款高活性的新型光催化剂材料。

据了解，实验的复杂程度与变量数量成指数关系，我们人类往往因为处理变量数量较少，而局限在狭窄的搜索范围内，而此次AI机器人化学家的探索空间包含了十一个变量。这相当于机器人大脑在10800万个候选实验的10维空间内进行搜索。

不过，需要强调的是，AI机器人出色的性能表现，其意图并非超越人类，而是辅助人类更好地完成研发工作。库珀教授表示，“我们研发的战略目标是使研究人员自动化，而不是使仪器自动化。AI机器人的灵活性和创造性，有助于解决问题和改变工作方式，为人类研究人员腾出更多时间进行创造性思考。”

参考文献：

https://www.nature.com/articles/s41586-020-2442-2

https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-07/uol-lrb070620.php