AI 驱动的实验室有望在人工监督下实现更快、更安全的催化剂研究

快速阅读: 《Phys.org》消息，在早期应用中，催化研究的耗时部分通常是材料的明确测试。研究员克里斯托夫·舍勒和卡尔斯滕·雷特纳指出，为了应对可持续性的需求，需长期监控材料在反应器中的降解。提高测试效率应通过开发针对合成数据语言的新方法，而非仅自动化现有测试流程。

在这一概念的早期应用中，通常侧重于用合成机器人取代人工任务。研究员克里斯托夫·舍勒和卡尔斯滕·雷特纳强调，此类催化研究中最耗时的部分通常是材料的明确测试。鉴于可持续性变得越来越重要，必须长期监控材料在反应器中的降解情况。因此，提高吞吐量更有可能通过开发专门针对合成数据语言（SDL）的新测试方法来实现，而不仅仅是将现有的测试过程自动化。

在这一概念的早期应用中，通常侧重于用合成机器人取代人工任务。研究员克里斯托夫·舍勒和卡尔斯滕·雷特纳强调，此类催化研究中最耗时的部分通常是材料的明确测试。鉴于可持续性变得越来越重要，必须长期监控材料在反应器中的降解情况。因此，提高吞吐量更有可能通过开发专门针对合成数据语言（SDL）的新测试方法来实现，而不仅仅是将现有的测试过程自动化。

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