多伦多大学牵头的团队开发了一套人工智能代理系统，可将科学目标转化为模拟实验室计划，准备运行这些计划所需的技能和工作流程，并指挥实体机器人开展实验，其中包括一项制备量子点的演示。
该系统名为 Self-Building Labs，简称 SBL。它旨在解决许多自动化实验室的一项弱点。这些实验室只能执行专门为其配置的流程，也只能使用专门为其配置的设备。
代理会识别新任务的要求。它们会创建工作空间的数字模型。它们会制定机器人和仪器执行工作的方案。
在开展实体实验之前，系统可以先在模拟环境中测试操作。实验过程中，安全检查和传感器反馈有助于指导工作。研究人员报告称，他们在不同的机器人配置下测试了 SBL。
这些配置从单个工作站到多个机器人协同工作的设置不等。在量子点演示中，系统制定了液体处理、移动和密封实验室容器，以及利用光进行测量的步骤。科学目标仍由人设定，计划也仍需经人批准。
这意味着该系统并非完全自主的科学家。相关发现载于一篇 arXiv 预印本中。这篇预印本是一份早期阶段的报告。
目前尚未确定这种方法在其他实验室和实验中能够多可靠地发挥作用。