霍岩
基于人工智能的实验设计优化和智能实验管理系统（AI-EDO & IEMS）代表了人工智能技术与实验方法的尖端融合，以增强研发过程。这些系统利用人工智能（包括机器学习和神经网络）来设计、优化和管理复杂的实验工作流程，从而显著提高各种科学和工业领域的准确性、效率和有效性。人工智能驱动的设计优化和智能管理系统的集成标志着材料科学、医疗保健和工业制造等领域的重大进步，提供了简化的流程和加速的发现。 AI-EDO和IEMS的核心组成部分之一是人工智能驱动的设计优化，它采用启发式和基于知识的系统来完善和改进实验设计。通过结合定性专家知识和定量仿真数据，这些系统可以比传统方法更有效地解决复杂的设计问题，使研究人员能够快速实现最佳实验条件[1]。优化算法，如单纯形法、中心复合设计和贝叶斯优化，是这一过程中的关键工具，可以系统地探索变量并生成最优实验设计[2][3]。 人工智能在实验设计中的应用涉及多个领域。在材料科学和化学领域，人工智能方法正在取代传统的爱迪生方法，能够同时测试和优化多个变量，从而加速新材料和化学过程的发现[4]。在医疗保健领域，人工智能正在通过分析大量数据集来提高准确性和效率，从而改变临床决策、疾病监测和实验室诊断[5][6]。工业应用受益于人工智能驱动的工具，这些工具可以优化生产流程、降低成本和管理生产异常，将人工智能无缝集成到现代工业工作流程中[3][7]。 然而，采用AI-EDO和IEMS并非没有挑战。必须解决道德考虑，例如数据隐私和负责任地使用人工智能，以确保技术的安全有效部署[8]。实验室中基于机器学习的发现和实验优化之间的差异是另一个障碍，需要大量的资源和时间[4]。此外，人工智能在实验环境中的整合，特别是在低收入和中等收入国家，面临着缺乏人工智能技术的资金、意识和专业知识等障碍[6]。尽管存在这些挑战，但AI-EDO和IEMS的潜在好处是巨大的，有望彻底改变各个领域的实验研究和管理。 通过利用人工智能、优化算法和智能管理系统的最新进展，AI-EDO & IEMS 站在现代科学和工业创新的最前沿。这些系统不仅提高了实验设计的效率和有效性，而且为许多领域的新发现和改进铺平了道路。随着技术的不断发展，AI-EDO和IEMS有望在塑造研发的未来方面发挥关键作用，为创新和进步提供前所未有的机会。
基本概念
人工智能 （AI） 在实验设计和优化中的集成代表了各个研发领域的重大进步。这种方法利用人工智能来提高实验设计的准确性、效率和整体有效性，从而简化发现和优化过程。
设计优化中的人工智能
人工智能驱动的设计优化植根于启发式和基于知识的系统的使用。启发式算法对于算法的成功数值实现至关重要，可实现更有效和高效的优化过程[1]。这些系统可以从迭代过程中学习，积累有价值的数据和知识，可用于完善和改进后续设计[1]。通过将定性专家知识与定量仿真表示相结合，基于人工智能的系统可以比传统的专家系统更有效地解决复杂的机械设计问题，传统专家系统通常依赖于知识工程师设定的预定义规则[1]。
实验设计原则
实验设计原则 （EDP） 是一套帮助研究人员创建可靠、高效和准确的实验的指南[9]。保持控制变量的一致性对于确保观察到的因变量变化是由自变量而不是其他因素引起的至关重要[9]。正确设计的实验可以系统地探索不同变量的影响，从而得出更有洞察力和更有力的结论[10]。
优化算法
优化算法在基于人工智能的实验设计中至关重要。这些算法旨在根据特定的研究目标和目的确定最有效和最有效的实验设计[2]。通过将标准输入到这些模型中，研究人员可以快速生成最佳设计，最大限度地提高研究的效率和有效性[2]。单纯形法、中心复合设计和贝叶斯优化等技术通常用于优化实验和过程，为实验计划和执行提供了结构化方法[10][3]。
实验设计 （DoE）
实验设计 （DoE） 是一种系统方法，用于研究影响特定结果的多个因素之间的关系。这种方法使研究人员能够同时测试和优化多个变量，从而加快发现和优化过程，同时节省时间和资源[4][11]。DoE 在制造、制药和农业等领域特别有用，有助于提高产品质量、优化流程和降低成本[11]。
机器学习在实验设计中的应用
DoE 与机器学习 （ML） 的结合为工业应用提供了强大的工具。DoE 提供结构化的实验框架，而 ML 模型则根据收集的数据预测响应并优化结果[12]。与传统的建模方法相比，这种联合应用可以进行更全面的分析和更好的性能，从而增强整体实验设计和优化过程[12]。
基于人工智能的实验设计与管理技术
基于人工智能的实验设计和管理利用各种先进技术来优化实验过程并提高效率。关键技术包括优化算法、人工智能驱动的实验设计 （DoE） 软件、机器学习模型和基础模型。
优化算法
优化算法在基于人工智能的实验设计中至关重要。这些算法通过考虑特定的研究目标和目的来识别最有效和最有效的实验设计。通过使用这些算法，研究人员可以生成经过优化的实验设计，以快速有效地实现预期结果[2]。例如，实验设计模型可以包含广泛的变量和参数来创建最佳设计，从而大大减少计划实验所需的时间和精力[2]。
人工智能驱动的实验设计 （DoE） 软件
人工智能驱动的 DoE 软件平台，如 Exponential Technologies Ltd 的 xT SAAM，有助于实验的设计和管理，使研究人员能够更有效地在实验工作中取得成功[7]。这些平台通常与工业数据农业系统集成，以帮助开发和优化新材料、化学品和工艺参数。该软件不仅简化了设计过程，还有助于管理和缓解生产异常，为实验管理提供了全面的解决方案[7]。
机器学习模型
机器学习模型广泛用于基于人工智能的实验设计和管理。这些模型可以执行数据拟合、预测和优化等任务。例如，Scikit-learn的支持向量机（SVM）具有径向基函数（RBF）核，用于拟合优化场景中常见的高斯形状特征[4]。此外，还采用了迭代深化A*算法（IDA*）和遗传算法等机器学习算法来增强各种实验环境中的设计和优化过程[13]。
基础模型
基础模型代表了人工智能开发的重大转变，为包括实验设计和管理在内的众多应用提供了坚实的基础[14]。这些模型使用大规模的自我监督在广泛的数据集上进行训练，可以适应各种下游任务。GPT-3、BERT 和 DALL-E 2 等早期示例已经证明了基础模型在实验设计中生成见解和自动化复杂任务方面的潜力[15]。
应用和影响
人工智能 （AI） 在实验设计优化和智能实验管理系统中具有在各个科学和工业领域的巨大潜力。该技术利用机器学习和神经网络等人工智能技术，有效地优化和管理复杂的实验过程。
材料科学与化学
在材料科学中，由于基于材料的系统中变量的复杂性和相互关联性，传统的一次一个变量实验方法（爱迪生方法）通常是不够的。例如，在有机光伏发电中，由于涉及大量组件和加工条件，改变一个变量会导致多种不可预见的影响[4]。人工智能驱动的实验设计（DoE）方法非常适合这种多变量分析，允许同时测试和优化多个变量，从而加快发现和优化过程，同时节省时间和实验室资源[4][10]。 此外，自动化、机器人和计算机科学领域的最新技术创新与化学和材料合成领域的现有方法相结合，可以彻底改变工业界和学术界的研究和开发。这种用于自主材料发现的集成人工智能方法预计将在未来 5 到 10 年内显着出现[4]。
保健和检验医学
人工智能通过利用医疗保健数据日益增加的可用性和分析技术的进步，为医疗保健带来了范式转变。人工智能技术，包括机器学习和深度学习，正被用于分析结构化和非结构化数据，以改善临床决策、疾病监测和患者安全[5][6]。检验医学已开始采用新技术来提高诊断的准确性和效率，鉴于大约 70% 的医疗决策基于实验室测试结果，这一点至关重要[16]。人工智能在实验室流程中的应用旨在减少医疗差错，管理不断增加的工作量，并提高诊断的准确性[16]。
工业应用
在工业领域，基于人工智能的优化工具被用于系统地检查研究、开发和生产中的问题。与传统的试错法和 DoE 方法相比，贝叶斯优化等技术显示出更好的性能，使其在化学和配方实验室中都很流行[3]。人工智能实现的优化实验设计可以通过减少精确估计参数所需的实验运行次数来最大限度地降低成本[17]。此外，人们正在探索闭环人工智能和机器人系统，以超越材料科学领域人类专家的创造力，尽管它们的完全实现仍然是一个挑战[18]。 与学术界和工业界合作伙伴合作开发工业数据耕作平台也有助于研究人员、工程师和数据科学家优化新材料、化学品、机器和工艺参数[7]。这些平台有助于管理生产异常并简化整个实验过程，使人工智能成为现代工业工作流程的重要组成部分。
优势与挑战
优势
人工智能驱动的实验设计的主要好处之一是能够优化研究设计以有效地实现预期结果。通过利用优化算法，研究人员可以确定最有效的变量和参数进行操作，从而产生更有影响力的研究成果和发现[2]。这种能力在药物发现等领域特别有利，在这些领域，人工智能算法已经成功地识别了最有前途的化合物进行进一步测试，从而为研究人员节省了宝贵的时间和资源[19]。 在实验设计中的人工智能集成也有利于新产品开发，特别是对于没有数据分析经验的从业者。半自动系统可以帮助这些从业者，增强创新过程，为质量管理和卓越业务做出贡献[12]。此外，人工智能驱动的实验设计模型可以通过考虑广泛的变量和参数来快速生成最佳实验设计，从而最大限度地提高效率和有效性[2]。 人工智能在实验设计中的应用进一步提高了实验的可复制性。实验设计原则允许更容易地重复研究，提高结果的准确性并促进进一步的研究[9]。这种能力对于确保研究结果的可靠性并可以被其他研究人员验证至关重要。
挑战
尽管人工智能具有许多优势，但将其集成到实验设计和管理系统中也面临着重大挑战。一个主要问题是确保人工智能在实验中的合乎道德的使用。解决数据隐私问题并弥合传统科学方法与人工智能驱动方法之间的差距是这一过程中的关键步骤[8]。科学家、人工智能专家和政策制定者之间的合作对于负责任地应对这些挑战至关重要。 另一个主要挑战是基于机器学习的发现和实验优化之间的差距。虽然机器学习可以提出具有所需特性的新材料，但实验方面，包括实验室的合成和优化，需要考虑各种参数，这可能既耗时又耗费资源[4]。 此外，缺乏资金和意识阻碍了人工智能技术在实验室环境中的开发和应用，特别是在低收入和中等收入国家。能够创建、实施和管理人工智能系统的数据科学家和人工智能专家的短缺是另一个障碍，此外，采用人工智能技术并将其集成到现有实验室运营中的成本高得令人望而却步[6]。 确保人工智能系统是可解释的，并确保其实施不会导致过度依赖，从而限制人类的潜力和合理的决策，也至关重要[20]。在设计、开发和实施的所有阶段都需要考虑人工智能技术的社会和伦理影响，以促进受影响社区的福祉[21]。
案例研究和示例
工业数据耕作平台
一家公司与学术界和工业界合作伙伴合作，开发了一个工业数据农业平台，旨在协助研究人员、工程师和数据科学家开发和优化新材料、化学品以及机器和工艺参数[7]。该平台还有助于管理和缓解生产异常。通常，发现新化学配方和加工参数最常用的方法涉及经典的实验设计（DoE）软件，通常与统计学家和数据科学家结合使用[7]。然而，由于每个附加参数所需的实验数量呈指数级增长，这种传统方法受到限制，因此很少适合工业用途[3]。
化学和配方实验室中的贝叶斯优化
贝叶斯优化是最近在化学和配方实验室中流行的一种更先进的技术[3]。这种方法优于传统的试错法和 DoE 方法。为了使用贝叶斯优化来优化化学反应或配方，需要遵循特定步骤来系统地改善预期结果，从而证明其效率更高[3]。
机器人实验和高级算法
使能技术领域的最新进展彻底改变了实验系统。自动化实验系统、连接到自动化化学信息学软件的分析仪器以及优化或决策算法对该领域产生了重大影响[22]。主要发展包括机器人实验、3D打印实验室器皿、配备多种分析仪器的实验系统以及基于机器学习方法的高级优化算法[22]。
学术界的实验管理系统
斯威本科技大学（Swinburne University of Technology）的心理科学与统计系（Department of Psychological Sciences and Statistics）改用实验管理系统（Experiment Management System），在过渡到新系统时遇到了典型的初始挑战[23]。大多数问题都是通过查阅提供的文档或联系支持团队寻求帮助来解决的[23]。这种转变展示了在学术环境中实施先进实验管理系统的实际应用和面临的挑战。
用于科学工作流程的单模态和多模态 AI 模型
基于人工智能的实验设计优化的另一个兴趣领域是开发用于科学工作流程的单模态和多模态基础人工智能模型。这些模型侧重于当前限制的实验证据和克服这些限制的技术，例如提示、扩展、调整和性能优化[24]。本研究旨在促进人工智能基础模型与科学工作流程的整合，从而提高效率和成果[24]。
通过实验设计增强可复制性
应用实验设计原则的关键优势之一是提高了实验的可复制性。这些原理使实验更容易地重复或重复，提高了结果的准确性并有助于进一步的研究[9]。这种方法对处于职业生涯初期的学生或研究人员特别有益，为进行实验提供了一种结构化的方法[9]。
在有机光伏器件中的应用
实验设计 （DoE） 特别适用于分析多变量系统，例如有机光伏 （OPV） 设备。由于众多的组件和加工条件，OPV系统的复杂性需要一种可以同时测试和优化多个变量的方法[4]。通过应用DoE原理，研究人员可以加快发现和优化过程，节省时间和实验室资源[4]。此外，人工智能的整合可以进一步加快对新型光伏、电池和碳捕获材料的研究[4]。 这些案例研究和示例突出了基于人工智能的实验设计优化和智能实验管理系统在各个领域的各种应用和优势。
未来方向
基于人工智能 （AI） 的实验设计优化和智能实验管理系统的未来有望在各种相互关联的技术进步的推动下发生变革。自动化、机器人和计算机科学与化学和材料合成的当代方法的整合预计将在未来 5 到 10 年内彻底改变工业界和学术界的传统研发 （R&D） 流程[4]。 一个关键趋势是基础模型的开发和部署。这些是在大量未标记数据集上训练的 AI 模型，使它们能够以最少的微调执行各种任务。基础模型的概念由斯坦福大学以人为本的人工智能研究所推广，并有望在未来的实验设计和管理系统中发挥重要作用[15]。这些模型可以增强人工智能应用在科学研究中的灵活性和可扩展性。 此外，智能能源管理战略将变得越来越重要。这些策略可以分为基于原则的方法、数据驱动的方法和复合方法。未来的趋势表明，人们越来越重视集成能源管理使能技术，其中包括先进的控制器芯片和各种优化算法。这些进步有望为实验装置中的高效能源利用提供新的见解和解决方案[25]。 此外，未来将越来越依赖旨在识别最有效和最有效的实验设计的优化算法。这些算法使研究人员能够快速生成优化的实验设计，最大限度地提高研究的效率和有效性。通过自动化实验设计过程，研究人员可以更专注于结果的分析和解释[2]。 闭环实验平台还有望通过提高生产力和实现新型实验来提供重要机会。这些平台包括自动化实验系统、先进的分析仪器和复杂的优化或决策算法[22][26]。这些系统的集成允许一个无缝循环，模拟和人工智能工具在没有人工干预的情况下协同执行和优化实验，从而加快研究过程。 最后，该领域可能会在实验设计 （DoE） 和机器学习 （ML） 方法的应用方面取得进一步进展。这些进步将使半自动系统的发展成为可能，以帮助那些在数据分析方面可能没有广泛专业知识的从业者。DoE和ML在工业环境中的这种整合有望加强质量管理和创新，从而促进新产品开发并提高研发效率[12]。
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