你印象中的“機器人研究員”可能只是一個簡單的輔助型機器人，但現(xiàn)在，一種汽車裝配線上常見的機器人在經(jīng)過機器學習改造后，已經(jīng)可以在化學實驗室內(nèi)和人類一起工作。在給它一個需要檢驗的假設之后，這種與算法相連的“機器人研究員”甚至能夠選擇它該開展什么實驗，且完成時效遠遠高于人類。相關研究論文發(fā)表在8日的英國《自然》雜志上。

所謂自動化，是指讓機器設備或系統(tǒng)按照人的要求，經(jīng)過自動程序完成目標?，F(xiàn)在，在學術和工業(yè)研究實驗室內(nèi)，自動化的化學裝置正變得越來越普遍，它們與流線分析和決策結合起來，可以說實現(xiàn)了一定程度的自主性。但是在化學研究中，機器人幾乎都是定制的，要求有適用于實驗室設備和分析儀器的專門接口，或者要配備只有機器人才能操作使用的專門儀器。

而此次，英國利物浦大學科學家安德魯·庫珀及其同事，描述了一種經(jīng)過機器學習算法改造的機器人，它可以使用和人類化學家一樣的標準分析儀器，相當于使“機器人研究員”而不是常規(guī)儀器變得自動化。

這種機器人采用激光掃描和觸覺反饋相結合的方式實現(xiàn)定位，而沒有采用視覺系統(tǒng)。因此，它可以在完全黑暗的環(huán)境下操作，這有助于進行光敏光化學反應。機器人“研究員”尺寸和人類相當，可以在傳統(tǒng)無改造的實驗室內(nèi)工作。不同于許多只能配發(fā)液體的自動化系統(tǒng)，這種機器人能夠以較高的準確性和可重復性配發(fā)固體和液體，擴大了它在材料研究中的實用性。

研究人員通過編程方式，讓該機器人探索各種假設，以提高一種聚合光催化劑的性能。機器人在2—3天內(nèi)，便優(yōu)化了反應條件，而人類預計要幾個月的時間才能做到。

研究團隊認為，目前在傳統(tǒng)實驗室內(nèi)使用這種機器人，可以解決大量不限于光催化的研究問題。