Ein von der University of Toronto geleitetes Team entwickelte ein System aus KI-Agenten, das wissenschaftliche Ziele in Pläne für simulierte Labore übersetzt, die erforderlichen Fähigkeiten und Arbeitsabläufe für deren Umsetzung vorbereitet und physische Roboter durch Experimente steuert – darunter eine Demonstration, bei der Quantenpunkte hergestellt wurden.
Das System heißt Self-Building Labs, kurz SBL. Es soll eine Schwäche vieler automatisierter Labore beheben. Diese können nur Verfahren ausführen und Geräte verwenden, auf die sie eigens ausgelegt wurden.
Die Agenten ermitteln, was eine neue Aufgabe erfordert. Sie erstellen ein digitales Modell des Arbeitsbereichs. Sie entwickeln Methoden, mit denen Roboter und Instrumente die Arbeit ausführen können.
Vor physischen Experimenten kann das System Abläufe in einer Simulation testen. Während der Experimente helfen Sicherheitsprüfungen und sensorisches Feedback dabei, die Arbeit zu steuern. Die Forschenden berichten, SBL mit verschiedenen Roboterkonfigurationen getestet zu haben.
Diese reichten von einem einzelnen Arbeitsplatz bis hin zu Aufbauten, bei denen mehrere Roboter zusammenarbeiten. Für die Demonstration mit Quantenpunkten entwickelte das System Schritte zum Umgang mit Flüssigkeiten, zum Bewegen und Verschließen von Laborgefäßen sowie zur Durchführung von Messungen mit Licht. Menschen legen weiterhin das wissenschaftliche Ziel fest und genehmigen die Pläne.
Das bedeutet, dass das System kein vollständig eigenständiger Wissenschaftler ist. Die Ergebnisse werden in einem arXiv-Preprint beschrieben. Dabei handelt es sich um einen vorläufigen Bericht.
Es ist noch nicht geklärt, wie zuverlässig der Ansatz in anderen Laboren und bei anderen Experimenten funktionieren wird.