토론토 대학의 화학 및 컴퓨터 과학 교수 인 Alán Aspuru-Guzik이 선도하는"AI for Discovery and Self-Driving Labs"연구팀은 자체 제어 실험실을 개발하고 제안하기 위해 노력하고 있습니다.인공지능과 자동화 로봇 플랫폼을 결합하여 높은 통량의 형식으로 자주적으로 신소재를 발견하다새로운 기능 소재를 발견하거나 알려진 기능 소재를 최적화하는 데 소요되는 시간과 비용을 10배 줄이는 것을 목표로, 예상 1천만 달러와 10년의 개발 기간에서 100만 달러와 1년으로 줄이는 것이다.

이 목표를 달성하기 위해 팀 구성원들은 여러 분야에서 탐색을 진행했으며 로봇 플랫폼의 지능화와 자동화 합성이 이 분야에서 중요한 부분이라는 것을 발견했다.Alán의 실험실에서 그는 Chemspeed의 자동화 로봇 플랫폼을 선택하여 계산 시뮬레이션과 기계 학습을 통해 예측하고 경계 조건 등 정보를 발굴하여 적합한 범위 내의 분자를 획득하였으며, 이를 통해 높은 통량의 샘플 제조, 합성, 공정 개발, 조제법, 응용 또는 테스트를 진행하여 제품의 연구 개발 주기를 가속화하였다。

통과Chemspeed 하이패스의 빠른 합성, 제조 플랫폼소프트웨어 시스템에서 오프라인 샘플 제조 작업을 지원하여무인 경비조건, 그리고빠르다정보화 관리를 위한 실행, 모니터링, 원격 제어, 데이터 자동 기록。기타지능형 기술이 결합된 후 Alán의 실험실은 아무도 감독하지 않고 * 자율적으로 운영됩니다.단 며칠 만에 총 1100개의 실험이 완료되었습니다., 대량의 데이터용 후속 기계 학습 과정을 획득하였는데, 이는 팀의 개발과 혁신을 위해 매우 좋은 기초를 닦았다.