GPT-Lab：由 GPT 驱动机器人实验室实现下一代最优化学发现
人工智能
2023-10-02 v1 机器人学
摘要
机器人在化学实验中的集成提升了实验效率，但因其缺乏理解文献的人类智能，鲜少在实验设计中提供帮助。因此，在自驱动实验室（SDL）中实现从实验设计到验证的全流程自主仍是一项挑战。将生成式预训练 Transformer（GPT），尤其是 GPT-4，引入机器人实验提供了一种解决方案。我们提出 GPT-Lab，一种采用 GPT 模型赋予机器人类人智能的范式。借助我们的机器人实验平台，GPT-Lab 挖掘文献中的材料与方法，并通过高通量合成验证发现。作为演示，GPT-Lab 分析了 500 篇文章，识别出 18 种潜在试剂，并成功制备出均方根误差（RMSE）为 2.68% 的精确湿度比色传感器。这展示了我们系统快速材料发现与验证的潜力。
引用
@article{arxiv.2309.16721,
title = {GPT-Lab: Next Generation Of Optimal Chemistry Discovery By GPT Driven Robotic Lab},
author = {Xiaokai Qin and Mingda Song and Yangguan Chen and Zhehong Ai and Jing Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.16721},
year = {2023}
}