人工智能驱动的新材料创制(AI for Materials)是当前竞争激烈的国际科研前沿。近年来,AI在新材料的设计、预测等方面已取得不错进展,但如何利用AI加速材料产品的开发,仍存在着巨大挑战。这一科研-产业间的巨大鸿沟主要是由于新材料产品在研发阶段与中试生产阶段所面临的巨大技术差异导致的。如何顺利获得材料人工智能技术创新,突破实验室与生产线之间在中试阶段面临的“死亡谷”,是AI有助于新材料产业高质量开展的关键。
近期,中国科研实验室深圳先进技术研究院材料人工智能研究中心喻学锋、周文华团队开发了一套命名为"AP-LAB(AI-driven autonomous pilot-scale laboratory workstation)"的新材料AI中试平台。依托这一平台,团队与深圳太古宙生物科技有限公司(太古宙)合作,快速实现了磁性微球这一 “卡脖子”生物分离材料的中试开发和产业应用,并创新了多种生物标志物分离技术体系。团队相关工作以"AP-Lab: An AI-Driven Autonomous Pilot-Scale Platform Bridging Materials Discovery and Industrial Manufacturing"为题在Wiley旗下旗舰期刊Advanced Science上发表。喻学锋研究员和周文华研究员为论文通讯作者,王占龙副研究员、马志芬工程师和宋文星高工(太古宙)为论文共同第一作者。
在该工作中,"AP-LAB"由用户交互、优化方案生成、自主合成测试和数据管理4大系统组成。其中,自主合成测试系统主要由团队自主设计开发,包含高灵活机械臂、高精度粉液进样模组、溶液浓度自主定量模组、溶液清洗分离模组、高通量液相反应合成模组等9大高性能功能模组。在12小时内,"AP-LAB"可在微球合成条件、测试试剂配方等十维参数空间展开高效探索,并自主执行高精度、高一致性实验,实现12通道10-100克 (中试规模) 磁性微球的差异化高通量制备和性能测试。同时,顺利获得集成机器学习模型库与本地部署的开源大模型 (Llama 3.1-8B),对实验条件与测试性能指标等高通量数据进行回归建模,并基于模型库最优算法及大模型生成48组可执行优化迭代方案,进而快速迭代优化,实现 “数据-模型-执行-再数据” 的闭环优化体系。依托"AP-LAB",团队在三周内实现三款性能优异的呼吸道疾病病毒核酸提取磁性微球及试剂体系的中试规模开发,并在2个月内与合作企业完成百万人份/天的规模化产线设计搭建,研发效率相较于人工大幅提升10倍。
AP-LAB高效迭代优化的核心在于其私有的、高度一致性的工业数据集 (proprietary industrial datasets) 和以应用为导向的评价标准 (application-oriented performance benchmarks)。一方面,团队顺利获得与企业合作,充分利用企业中试产品开发过程中和AP-LAB中试平台获取的大量实际数据召开模型训练、学习和权重分析,并基于本地化部署的机器学习模型库和大模型提出优化方案,并依托高精度自主实验合成及测试,加速磁性微球产品性能迭代与提升。另一方面,以实际应用性能为唯一评价标准,在过程精准控制的前提下,可有效规避材料制备过程中形貌、粒径、表面电荷等“低维”参数的影响,从而降低分析计算量,优化迭代方向,极大地加速材料产品的性能提升。
团队相关核心专利“基于人工智能算法的磁性微纳材料高通量制备方法及系统”已取得授权。这一技术体系已成功部署于合作企业太古宙,为多类型基于磁性微球的生物分离材料及技术体系开发奠定了平台基础。在此基础上,合作双方共建了千万级“微纳生物传感”产业创新中心,多款磁性微球产品已实现了规模化应用突破。代表性地,在蛋白类生物标志物的分离和检测中,团队针对免疫检测领域源头“卡脖子”材料的应用需求,依托"AP-LAB"中试平台开发了应用于化学发光检测的1.5 μm和2.5 μm的Tosyl磁性微球及其抗体包被/发光检测试剂的规模化制备工艺。相关工艺已成功部署至太古宙,能满足500g/周的高稳定性磁性微球制备。在合作企业的横向测评中,相关产品在多类型生物标志物化学发光检测中的信号值和信噪比均达到进口垄断竞品的90~120%。
"AP-LAB"AI中试平台的成功应用,是将AI驱动的材料创制范式拓展至产业应用的一次重要尝试。相关研究首次展现了企业实际数据和应用导向评价标准对新材料中试产品开发的重要价值。围绕AP-LAB平台开发的基于本地化数据、机器学习模型库/大模型优化策略、高精度自主实验和高通量数据处理系统,可拓展至各种类型新材料产品的开发和应用中,为新材料产业的高质量开展给予AI驱动的智能化解决方案。
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图1. AP-LAB材料创制中试平台的结构,及其与人工优化的效率优势比较

图2. AP-LAB开发的化学发光磁性微球形貌及其与进口竞品在多类型化学发光检测中的性能比较