自构建实验室

自动驾驶实验室（SDLs）通过自动化实验执行与优化，加速科学发现。AI agents increasingly can propose new experiments, but existing SDLs can only run the procedures they were built for. 将它们适配到新实验仍需大量人工工程工作，这使实验室的灵活性成为扩展科学发现的瓶颈。我们提出了自构建实验室（SBL）：给定一个高层次的科学目标后，它能够自行设计、配置并运行实验室系统。SBL 从现有条件出发——无论是一间空房间还是一个可运行的 SDL——并构建缺失的能力，包括实验室布局、数字孪生、机器人技能和实验工作流。我们展示了该系统在不同机器人和实验配置下的运行效果，其规模可从单个工作站扩展到由多个机器人协同工作的实验室。我们通过一项真实世界的量子点合成实验，验证了 SBL 的端到端能力。通过将人类研究人员的角色从手动配置和编程设备自动化转变为指定科学目标，SBL 使科学自动化更加易于使用、灵活且可扩展。项目网站：https://self-building-labs.github.io/