Nhóm nghiên cứu "AI for Discovery and Self-Driving Labs", dẫn đầu bởi giáo sư hóa học và khoa học máy tính của Đại học Toronto, Alan Aspuru-Guzik, đã làm việc để phát triển các phòng thí nghiệm tự điều khiển và đề xuấtKết hợp trí tuệ nhân tạo với nền tảng robot tự động để tự khám phá các vật liệu mới ở dạng thông lượng caoMục tiêu là giảm 10 lần thời gian và chi phí cần thiết để khám phá các vật liệu chức năng mới hoặc tối ưu hóa các vật liệu chức năng đã biết, từ ước tính 10 triệu đô la và 10 năm phát triển xuống còn 1 triệu đô la và 1 năm.

Để đạt được mục tiêu này, các thành viên trong nhóm đã khám phá nhiều lĩnh vực và thấy rằng trí thông minh hóa nền tảng robot và tổng hợp tự động là những liên kết quan trọng trong lĩnh vực này. Trong phòng thí nghiệm của mình, ông đã sử dụng nền tảng robot tự động của Chemspeed để đưa ra dự đoán thông qua mô phỏng tính toán và học máy và khai thác thông tin như điều kiện ranh giới để có được các phân tử trong phạm vi phù hợp, từ đó tiến hành chuẩn bị mẫu, tổng hợp, phát triển quy trình, công thức, ứng dụng hoặc thử nghiệm thông lượng cao để đẩy nhanh chu kỳ nghiên cứu và phát triển sản phẩm.。

quaNền tảng tổng hợp nhanh, chuẩn bị cho Chemspeed High Flux, cộng với hệ thống phần mềm hỗ trợ nhiệm vụ chuẩn bị mẫu ngoại tuyến, đáp ứngKhông giám sátĐiều kiện và có thểĐủ nhanhThực hiện, giám sát, điều khiển từ xa, tự động ghi dữ liệu để đạt được quản lý thông tin hóa。Với những người khácSau khi kết hợp các công nghệ thông minh, phòng thí nghiệm của Al-án hoạt động tự động mà không cần giám sát.1.100 thí nghiệm đã được thực hiện chỉ trong vài ngày.Điều này đã tạo nền tảng rất tốt cho sự phát triển và đổi mới của nhóm.