北卡羅來納州立大學的研究人員開發了一種首創的自駕實驗室，該實驗室利用多個機器人和人工智能來加速量子點的發現。量子點是一種半導體納米顆粒，被視為未來顯示器、太陽能電池、LED 和量子技術的關鍵材料。這一名為 Rainbow 的系統能夠每天獨立進行和分析多達 1,000 次實驗，這一效率遠超傳統實驗室方法。研究的通訊作者、北卡羅來納州立大學化學與生物分子工程系的教授 Milad Abolhasani 表示：“Rainbow 將多個機器人協同工作，能夠自動探索和優化複雜的化學反應，展現出卓越的效率。”他還提到：“Rainbow 不需要休息，全天候運作，能在幾天內完成人類研究人員需要數年才能完成的工作。”
Rainbow 的機器人網絡負責實驗的每一個步驟，這些機器可以準備化學前驅體、混合它們，並使用微型批次反應器一次運行多達 96 次反應。生成的產品隨後會被轉移到一台表徵機器人上，該機器人通過實時光學分析來評估結果。機器學習算法會根據這些結果指導下一輪實驗，從而確定有前景的研究方向。用戶可以選擇量子點的目標屬性，例如發射波長或能隙，並設置一個實驗「預算」，以界定 Rainbow 應進行多少次試驗。隨後，系統便會獨立運作，設計和執行實驗序列，以找到最有效的合成配方。
Abolhasani 強調，Rainbow 並不是為了取代科學家而設計的，而是旨在賦能他們，通過處理繁瑣且耗時的發現過程，讓科學家能夠專注於設計和創新。這項工程代表了 Abolhasani 早期自駕實驗室工作的重大发展。機器人的設計使 Rainbow 能夠測試更廣泛的化學前驅體，從而提高了發現新型高效量子點的機會。他指出：“我們不受限於固定的前驅體組合，因此在量子點的最高品質組成上有更廣泛的潛在結果。”
此外，該系統還可以探索配體結構的變化，這些分子與納米晶體的表面結合，對其性能有重要影響。Abolhasani 表示，這一系統的優勢不僅在於速度，還在於理解。他表示：“有了 Rainbow，我們不僅能更快地找到最佳量子點，還能理解為什麼它們能有效。”一旦該平台確定了最有效的合成方法，則可以適應於運行更大規模的反應器以進行工業生產。他補充說：“Rainbow 使得擴大規模的過渡變得無縫。”
該團隊的研究成果在《自然通訊》上發表，題為《自動化多機器人合成與優化金屬鹵化物鈣鈦礦納米晶體》。第一作者 Jinge Xu 是北卡羅來納州立大學的博士生，合著者還包括幾位研究生、博士後研究人員及本科生，還有曾在該大學工作的合作者。Abolhasani 表示，未來的目標是將 Rainbow 的應用擴展到量子點以外的其他複雜材料，這將有潛力改變材料科學的發展速度。
