Автономные лаборатории для открытия устойчивых наноматериалов

Автономное открытие наноматериалов стремительно трансформирует традиционные эксперименты методом проб и ошибок в интеллектуальные замкнутые научные экосистемы, объединяющие искусственный интеллект (ИИ), роботизированное проведение экспериментов, автономную характеризацию и киберфизические лабораторные инфраструктуры. В отличие от предыдущих обзоров, преимущественно посвящённых отдельным обеспечивающим технологиям, в данном критическом обзоре представлен системный синтез подходов к автономному открытию наноматериалов посредством критической оценки оптимизации под управлением ИИ, роботизированного синтеза, мультимодальной характеризации, цифровых двойников, базовых моделей и автономного проведения экспериментов с учётом устойчивого развития в рамках единой научной концепции. Особое внимание уделено сравнительным возможностям машинного обучения, графовых нейронных сетей, генеративного ИИ, байесовской оптимизации, активного обучения и обучения с подкреплением для адаптивного поиска материалов, а также их практическим ограничениям в автономных лабораторных средах. Показательные применения, связанные с перовскитными материалами, каталитическими наноматериалами, материалами для аккумуляторных батарей и автономным синтезом наночастиц, иллюстрируют возрастающую роль интеллектуальных экспериментальных платформ в ускорении инноваций в материаловедении. Кроме того, в обзоре рассматриваются ключевые проблемы, связанные с качеством данных, распространением неопределённости, интерпретируемостью, интероперабельностью, надёжностью киберфизических систем, вычислительной устойчивостью и ответственным управлением, которые по-прежнему ограничивают широкомасштабное внедрение этих технологий. Наконец, формирующиеся распределённые автономные лаборатории, совместные научные рабочие процессы с участием человека и ИИ, а также многоцелевую оптимизацию с учётом устойчивого развития рассматриваются как ключевые стратегические направления для создания заслуживающих доверия, устойчивых и экологически ответственных автономных научных экосистем.