Một bước tiến lớn trong lĩnh vực tự động hóa phòng thí nghiệm vừa được ghi nhận tại Đại học Bang North Carolina (NC State University, Mỹ). Tại đây, nhóm nghiên cứu đã phát triển một phòng lab tự hành tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép tiến hành các thí nghiệm hóa học liên tục, theo thời gian thực.

Hệ thống này có thể thu thập dữ liệu nhanh gấp 10 lần phương pháp cũ, từ đó rút ngắn đáng kể thời gian phát hiện và phát triển vật liệu mới.

Khác với các hệ thống tự động hóa trước đây vốn dựa vào dòng chảy ổn định – tức phải đợi phản ứng xảy ra hoàn tất rồi mới đo đạc – mô hình mới này sử dụng dòng chảy động, trong đó tỷ lệ hóa chất được thay đổi liên tục trong khi hệ thống cảm biến vẫn theo dõi phản ứng không ngừng nghỉ.

Thay vì một kết quả đơn lẻ sau mỗi thí nghiệm, hệ thống có thể ghi nhận dữ liệu mỗi 0,5 giây, tạo ra hàng loạt điểm đo chi tiết giống như một đoạn phim, giúp AI phân tích quá trình phản ứng một cách toàn diện.

Cơ chế học máy tích hợp bên trong giúp hệ thống AI liên tục cập nhật dữ liệu mới để đưa ra quyết định về bước thử nghiệm tiếp theo. Nhờ đó, phòng lab có thể tự động tìm ra công thức vật liệu tối ưu mà không cần sự can thiệp của con người. Tốc độ và độ chính xác cao hơn cũng đồng nghĩa với việc giảm số lần thử nghiệm cần thiết, tiết kiệm đáng kể hóa chất và chi phí.

Trong thử nghiệm thực tế, hệ thống mới có thể xác định được vật liệu tối ưu chỉ sau một vòng dự đoán, thay vì nhiều tuần hoặc tháng thử nghiệm như cách truyền thống. Khả năng xử lý dữ liệu liên tục cũng giúp AI rút ngắn thời gian học, tăng độ chính xác trong việc tiên đoán kết quả thí nghiệm, từ đó đẩy nhanh tốc độ tìm ra vật liệu mới.

Điểm đáng chú ý là hiệu quả môi trường. Việc rút ngắn chu trình thí nghiệm và tối ưu hóa quy trình phản ứng giúp giảm đáng kể lượng hóa chất cần sử dụng và chất thải sinh ra. Đây được xem là hướng đi quan trọng trong xu hướng phát triển công nghệ xanh và bền vững trong ngành khoa học vật liệu.

Phòng lab AI tại NC State University có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực công nghệ quan trọng như phát triển vật liệu cho pin năng lượng tái tạo, chất bán dẫn, điện tử tiêu dùng, và hóa chất công nghiệp. Với tốc độ tăng gấp nhiều lần, các giai đoạn nghiên cứu và thương mại hóa sản phẩm có thể rút xuống chỉ còn vài ngày thay vì hàng năm như trước.

Không chỉ phục vụ mục tiêu tăng tốc độ nghiên cứu, mô hình này còn mở ra cơ hội nhân rộng và tích hợp vào các cơ sở nghiên cứu trên toàn cầu. Các tổ chức nghiên cứu có thể áp dụng hệ thống mà không cần thiết kế lại toàn bộ quy trình, tạo điều kiện để ngành khoa học vật liệu toàn cầu tiếp cận với một phương thức làm việc mới: thông minh hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Phòng lab tự hành tại Mỹ là minh chứng rõ ràng cho việc AI không chỉ thay đổi cách con người sử dụng công nghệ, mà còn đang tái định hình toàn bộ chu trình sáng tạo khoa học – từ phòng thí nghiệm đến ứng dụng thực tế.