AI機器人團隊革命！科學實驗效率大躍進

在美國能源部布魯克海文國家實驗室的國家同步輻射光源II（NSLS-II），科學家們正著手打造未來的實驗工作站。面對同步輻射技術快速發展帶來的複雜工作流程與多變實驗需求，研究團隊決定訓練一支由AI驅動的協作機器人團隊來突破瓶頸。

這些靈活應變的機器人系統能夠快速切換任務、適應不同實驗配置，並根據即時資料自主調整。它們採用類似人類研究員的學習模式，而非預先程式設計的固定步驟，讓科學家能更有效率地探索從電池技術到量子材料等各種前沿研究領域。

研究團隊已成功展示這項技術的潛力，讓機器人系統在無人監督的情況下連續運作八小時進行自主實驗。特別的是，這些機器人能夠處理隨機擺放的不同尺寸樣本，完全不需要預先輸入樣本位置資訊。這項突破性成果已發表在《Digital Discovery》期刊。

「我們正在開創一條全新的道路，」該研究主要作者、NSLS-II資料科學與系統整合部門的計算科學家Phillip Maffettone表示，「這不僅是加速現有實驗，更是為下一代光束線設計藍圖——模組化、智慧化且深度整合AI的系統，能夠動態適應使用者需求。」

目前NSLS-II運作著29條光束線，還有更多正在建設中。面對日益增加的實驗量與複雜度，研究團隊從已成功實現自動化的大分子X射線晶體學（MX）實驗中獲得靈感。過去四個月，NSLS-II的高度自動化大分子晶體學（AMX）光束線已處理近13,000個樣本，可靠性高達99.96%。

即將啟用的高解析度粉末衍射（HRD）光束線負責科學家Daniel Olds指出：「我們要解決的核心問題是：如何在有限的實驗時間內獲取最大科學價值？面對多樣化的樣本格式與緊湊時程，實驗管理簡直就是一場高壓的後勤衝刺。」

以電池材料研究為例，科學家常攜帶數百種獨特樣本，從細管裝粉末到電動車用的袋式電池都有。理想的「智慧」機器人應能像人類研究員一樣，快速學習處理各種形狀、尺寸和重量的樣本，大幅減少停機時間，讓研究人員能更專注於資料分析而非後勤工作。

研究團隊特別開發了一套原型系統，使用Universal Robot UR3e機械臂搭配Robotiq Hand-E夾爪，並安裝具備深度感測功能的相機。軟體方面則整合了開源實驗管理平臺Bluesky與機器人作業系統ROS2，創造出能即時調整的動態實驗流程。

在實際測試中，這套系統成功連續處理195個樣本且零失誤。它能夠自主選擇樣本、進行模擬測量並歸位，完全不需要人為幹預。雖然還需進一步擴充套件規模，但初步成果已展現出半自主實驗系統的強大潛力。

NSLS-II首席資料科學家Stuart Campbell強調：「機器人技術將成為未來不可或缺的一環。我們不僅在思考如何將這些機器人整合到整個實驗室，更放眼全美能源部光源設施網路的協同運作。」

研究團隊的下階段目標是讓機器人能根據不同樣本型別更換夾具等周邊裝置，並開發多智慧體機器人系統來處理更複雜的實驗流程。這類系統不僅能加速實驗，更可能開啟新型態的多模態實驗——讓同一樣本在不同光束線進行互補性測量，並透過自動化系統即時協調最佳實驗方案。

正如Olds所說：「研究員常開玩笑說希望能有機器人幫忙更換樣本，現在我們正把這個夢想變成現實。我期待看到這些機器人成為光束線的標準配備，讓科學家能夠信賴。」

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