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导读

多伦多大学的研究人员开发了一款名为Organa的台式机器人系统，能够执行化学实验并分析数据。该系统结合了计算机视觉和大语言模型，将科学家的口头指令转化为实验流程。Organa不仅能够执行单一任务，还能完成多步骤实验，并配备可视化工具实时监控实验进展。

Organa的特点

多伦多大学的研究团队开发了Organa，这是一个能够执行化学实验的台式机器人系统。该系统利用计算机视觉和大语言模型（LLM）结合的方式，将科学家的口头指令转化为实验流程。这一系统的设计非常灵活，不仅可以执行单一任务，还可以根据指令完成多步骤实验。此外，它还配备了可视化工具，能够实时监控实验进展并提供反馈。

机器人与科学家的合作

多伦多大学的化学家、计算机科学家兼材料科学家Alán Aspuru-Guzik表示：“设想一下，机器人可以与人类科学家合作完成化学实验。”他的愿景是将传统实验室自动化提升到一个新高度，最终打造出能够自主执行实验、排除故障并对实验结果进行反馈的“AI科学家”。

系统的灵活性和实用性

Organa的硬件组件约有三分之二来自现成的部件，这使得该系统更容易在其他实验室进行复制。机器人配备了摄像头探测器，能够识别不透明物体和透明物体，例如化学烧瓶。Organa的第一个实验任务是表征醌类分子的电化学特性，包含19个平行步骤，包括pH值测试、溶解度测试、重结晶以及电化学测量等常规化学操作，还包括一个耗时长达六小时的电极预清洁步骤。

实验结果与效率

尽管Organa在完成这19个实验步骤时，实验结果与人类操作相近，但其效率尚未显著提高。然而，如果在夜间运行，机器人可以极大地提高生产力。“它可以24小时不间断工作，这是我们始终占据的优势，”项目负责人Florian Shkurti解释道。北卡罗来纳州立大学的化学与材料工程师Milad Abolhasani补充说：“这将为我们高度专业的科学家节省大量时间，让他们能够专注于解决科学问题，而不是重复实验室中的常规操作。”

数据分析与反馈

Organa最具特色的一个功能是它能够对生成的数据进行反馈。“我们感到惊讶的是，这个视觉语言模型能够在化学图表中发现异常点，”Shkurti解释道。系统还会标记这些不确定性并建议可能的解决方案。目前，研究团队正在努力提高LLM的任务规划能力，并优化其应对实验中不确定因素的能力。

未来的展望

Shkurti表示：“机器人技术可以为科学家提供巨大的帮助，提升他们的工作效率，获得更高质量的数据。我非常期待创造更多新的可能性。”