實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家們往往要花大量時間處理煩瑣且重復(fù)的工作，例如移液液體樣本或反復(fù)進(jìn)行相同的分析。但如果他們只需給機(jī)器人下達(dá)指令，是不是就能完成實(shí)驗(yàn)、分析數(shù)據(jù)，并生成報告呢？

這正是Organa的亮點(diǎn)。Organa是由加拿大多倫多大學(xué)研究人員開發(fā)的一款臺式機(jī)器人系統(tǒng)，能夠執(zhí)行化學(xué)實(shí)驗(yàn)。根據(jù)該團(tuán)隊發(fā)布在arXiv預(yù)印本平臺上的一篇論文，該系統(tǒng)利用計算機(jī)視覺和大語言模型（LLM）的結(jié)合，自動化處理部分化學(xué)實(shí)驗(yàn)室任務(wù)，將科學(xué)家的口頭指令轉(zhuǎn)化為實(shí)驗(yàn)流程。

多倫多大學(xué)的化學(xué)家、計算機(jī)科學(xué)家兼材料科學(xué)家阿蘭·阿斯普魯-古齊克也是該項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人之一，他表示：“想象一下，一個機(jī)器人可以與人類科學(xué)家協(xié)作完成化學(xué)實(shí)驗(yàn)?！卑⑻m·阿斯普魯-古齊克的愿景是將傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室自動化提升到一個新高度，最終打造一個能夠自主執(zhí)行實(shí)驗(yàn)、排除故障，甚至對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行反饋的“人工智能科學(xué)家”。

Organa的設(shè)計十分靈活。與傳統(tǒng)固定的自動化系統(tǒng)不同，它不僅能執(zhí)行單一任務(wù)，還可以根據(jù)指令完成多步驟的實(shí)驗(yàn)。系統(tǒng)還配備了可視化工具，能夠?qū)崟r監(jiān)控實(shí)驗(yàn)進(jìn)展并提供反饋。

美國北卡羅來納州立大學(xué)的化學(xué)與材料工程師米拉德評論道：“這是展示如何與人工智能助手在機(jī)器人化學(xué)實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行雙向?qū)υ挼脑缙诎咐??！彼⑽磪⑴c該項(xiàng)目。

多倫多大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)家、項(xiàng)目共同負(fù)責(zé)人什庫爾蒂表示，目前大多數(shù)實(shí)驗(yàn)室自動化設(shè)備都難以根據(jù)化學(xué)家的需求靈活調(diào)整或重新編程。即使可以編程，也要求化學(xué)家具備編程能力。而Organa則不同，科學(xué)家可以直接通過語音傳達(dá)實(shí)驗(yàn)需求。科學(xué)家給機(jī)器人提供實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)和設(shè)置后，Organa的LLM會將這些自然語言指令轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)描述語言χDL代碼。算法會將這些代碼分解為具體步驟，并生成每個任務(wù)的執(zhí)行路線圖。如果實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)指令不清晰或結(jié)果異常，系統(tǒng)還能自動提醒科學(xué)家進(jìn)行解決。

Organa的硬件組件約有2/3來自現(xiàn)成的部件，這使得該系統(tǒng)更容易在其他實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行復(fù)制，阿蘭·阿斯普魯-古齊克說道。機(jī)器人還配備了攝像頭探測器，能夠識別不透明物體和透明物體，例如化學(xué)燒瓶。

Organa的第一個實(shí)驗(yàn)任務(wù)是表征醌類分子的電化學(xué)特性，這些電活性分子通常用于可充電電池。實(shí)驗(yàn)包含19個平行步驟，包括pH值測試、溶解度測試、重結(jié)晶以及電化學(xué)測量等常規(guī)化學(xué)操作，還包括一個耗時長達(dá)六小時的電極預(yù)清潔步驟?！盎瘜W(xué)家們對這個步驟深惡痛絕?！笔矌鞝柕僬f。

Organa以與人類相近的時間完成了這19個實(shí)驗(yàn)步驟，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也十分接近。雖然效率未顯著高于手動操作，但如果在夜間運(yùn)行，機(jī)器人可以極大提高生產(chǎn)力?！八梢?4小時不間斷工作，這是我們始終占據(jù)的優(yōu)勢?！笔矌鞝柕俳忉尩?。米拉德補(bǔ)充說：“這將為我們高度專業(yè)的科學(xué)家節(jié)省大量時間，他們可以將精力集中在解決科學(xué)問題上，而不是重復(fù)實(shí)驗(yàn)室中的常規(guī)操作?！?/p>

Organa最具特色的功能可能是它能夠?qū)ι傻臄?shù)據(jù)進(jìn)行反饋?！拔覀兏械襟@訝的是，這個視覺語言模型能夠在化學(xué)圖表中發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn)。”什庫爾蒂解釋道。系統(tǒng)還會標(biāo)記這些不確定性并建議可能的解決方案。

目前，團(tuán)隊正致力于提高LLM的任務(wù)規(guī)劃能力，并優(yōu)化其應(yīng)對實(shí)驗(yàn)中不確定因素的能力。

什庫爾蒂表示：“機(jī)器人技術(shù)可以為科學(xué)家提供巨大的幫助，提升他們的工作效率，獲得更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。我非常期待創(chuàng)造更多新的可能性?！?/p>