Jan, 2024

ORGANA：自动化化学实验和表征的机器助手

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TL;DR提出了一种人性化、灵活的机器人系统 ORGANA，通过自然语言与化学家进行交互，自动化各种化学实验，并且在实验过程中提供实时报告和支持。经过实验证明，ORGANA 显著改善了用户体验，并减轻了他们的体力负担。
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发现论文，激发创造
  • 通过机器人技能学习加速实验室自动化 —— 针对样品刮取的应用

    本研究提出了一种基于无模型强化学习方法的自动样品刮取程序，以实现实验室领域的自主样品刮取和晶体制备。

    Sep, 2022

  • GPT-Lab: GPT 驱动的机器人实验室的下一代最佳化学发现

    GPT-Lab 使用 GPT 模型使机器人具备与人类智能相似的能力，在化学实验中挖掘文献的材料和方法，并通过高通量合成验证发现，展示了我们系统在材料发现和验证方面的快速潜力。

    Sep, 2023

  • 开放研究知识图谱中生物分析的数字化

    该论文介绍了 ORKG-assays 工具，一个帮助科学家将他们的学术贡献语义化的 AI 工具，它利用了 AI 聚类算法，可以帮助药学研究人员在药物开发方面智能地访问语义化的生物分析集合。

    Mar, 2022

  • 转变有机化学研究范式：从手动努力到自动化与人工智能的交叉点

    有机化学正经历一个重大的范式转变，从以劳动密集型为主的方法转向由自动化和人工智能（AI）主导的新时代。这种变革性转变是由技术进步、对更高研究效率和准确性的不断增长的需求以及跨学科研究的蓬勃增长所推动的。AI 模型在计算能力和算法的支持下，正在极大地改变合成规划，并引入了处理复杂分子合成的突破性方法。此外，自主机器人系统通过以前所未有的速度和精确度执行繁琐的任务，迅速加速了发现的步伐。本文考察了这一范式转变所带来的多重机遇和挑战，并探讨了其广泛的影响。它对有机化学研究的未来趋势提供了有价值的见解，该趋势越来越被自动化和人工智能的协同相互作用所定义。

    Nov, 2023

  • 工业厂房监控的智能机器人系统

    化工生产厂中，人员经常检查工厂的完整性以确保高安全标准，这项研究提出了一个机器人系统，集成了各种传感器和数据处理，旨在模仿人类的视觉、嗅觉和听觉感知和解释能力，以实现自动化检测。在一个废水处理设施中进行了广泛的评估，结果表明该系统能够稳定地导航工厂并提供关于关键操作条件的有用信息。

    Aug, 2023

  • 目标驱动生成对抗网络 (ORGAN) 用于序列生成模型

    本研究提出了一种利用生成对抗网络和强化学习相结合的方法，实现对数据生成过程进行度量偏置，提高目标数据质量。通过在分子和音乐生成数据的生成过程中的应用，验证了该方法的有效性。

    May, 2017

  • GPT-4 网状化学家用于 MOF 发现

    本研究基于人 - AI 交互合作，整合了 AI 模型 GPT-4 到网状化学实验的迭代过程中，通过自然语言开发和操作实现。使用 GPT-4 提供的详细指导进行实验，与学徒提供实验结果反馈进行文本学习，从而实现像有经验的化学家那样的快速学习策略。该工作流程在合成多种优化条件的金属有机骨架时表现出潜在的广泛应用前景。

    Jun, 2023

  • 基于视觉的实验室环境下透明液体容器的机器人操作

    我们开发了一种基于视觉的液体体积估计系统和专为小口容器设计的模拟驱动倒注方法，用于解决涉及小容积溶液和活性成分的实验室流程自动化的挑战，同时通过应用实时整合细胞培养自动化来评估这两个组件，实现了灵活和经济高效的方法。

    Apr, 2024

  • 深度学习自动量化分析脑器官样体

    本文提出了一种基于 AI 技术的自动计算机辅助分析方法来观察和分析人类干细胞培养制备的脑器官，该方法能够区分野生型和突变型脑器官，旨在加速研究和治疗脑疾病的进展。

    Nov, 2022

  • 有机化学反应预测的神经网络

    利用神经网络和 SMARTS 变换预测有机反应类型和产物，以提高有机合成规划的效率。

    Aug, 2016