Sürdürülebilir enerji kaynaklarına acil bir geçiş ihtiyacı, geleneksel araştırma ve geliştirme döngülerinin önemli bir hızlanmasını gerektirir. Yapay Zeka (AI) tarafından desteklenen kendi kendini süren laboratuvarlar (SDL’ler), bu dönüşümde çok önemli bir rol oynayabilir.
Dergideki bir perspektif makalesinde Doğa KatalizFritz Haber Enstitüsü’ndeki Teori Departmanından araştırmacılar, kataliz araştırmaları için bu tür kendi kendini süren laboratuvarların gelecekte insanların oynadığı rolü tartışıyorlar.
Kendini süren bir laboratuvar AI’yı laboratuvar otomasyonu ve robotiklerle bütünleştirir. AI, giderek daha fazla otomatik (robotize) modüllerde yürütülen deneyler planlıyor. Uygulamada, bu işlem, son döngüden verilerin bir makine öğrenme modelini geliştirmek için kullanıldığı aktif öğrenme döngülerinde meydana gelir. AI daha sonra bu modeli bir sonraki döngüde sonraki deneyleri planlamak için kullanır. Bu şekilde, yalnızca daha önce toplanan tüm veriler temelinde en bilgilendirici olan sentezler, karakterizasyonlar ve testler yapılır. Eşzamanlı olarak, otomasyon verim, tekrarlanabilirliği ve güvenliği arttırır-geleneksel insan liderliğindeki kalkınma süreçlerine kıyasla önemli bir ivme kazandırır.
Geliştirilmiş katalizör malzemelerini keşfetmek için bu kavramın erken uygulamalarında, odak genellikle insan görevlerini sentez robotlarıyla değiştirmeye dayanmaktadır. Araştırmacılar Christoph Scheurer ve Karsten Reuter bunun yerine, bu tür kataliz araştırmalarının en çok zaman alıcı adımının tipik olarak malzemelerin açık testi olduğunu vurgulamaktadır. Sürdürülebilirliğin artan önemi göz önüne alındığında, reaktördeki malzemelerin bozulma davranışı uzun süre izlenmelidir. Bu nedenle, verim iyileştirmelerinin, yalnızca mevcut prosedürleri otomatikleştirmek yerine SDL’ler için özel olarak tasarlanmış yeni test prosedürleri geliştirilerek elde edilme olasılığı daha yüksektir.
Özellikle verim sınırlı kaldığında, AI’nın deney planlamasındaki rolü çok önemlidir. Yürütülmesi gereken ne kadar az döngü, o kadar iyidir. Ayrıca burada, insanlar öngörülebilir gelecek için hayati bir rol oynamaya devam edecekler. Mevcut AIS, belirli bir genel çerçevede optimum deneyleri belirleyebilirken, bu çerçeveyi henüz sorgulayamaz veya hatta bilimsel soruları kendileri yeniden tanımlayamazlar. Şimdilik, bu yaratıcı görevler, döngüler içinde bir insan kontrol işlevi gerektiren insanların alanı olarak kalır.
Yazarlar böylece “döngüdeki insan” ilkesini savunmakta ve SDL’lerde AI gelişimi üzerindeki etkilerini analiz etmektedir. En önemlisi, AIS, teori departmanında devam eden araştırmalarla şu anda ele alınan metodolojik bir zorluk olan döngü yapılarının insan değişikliklerine esnek, sağlam ve erişilebilir bir şekilde yanıt verebilmelidir.
