- Các nhà khoa học tại Phòng thí nghiệm quốc gia Sandia (thuộc Bộ Năng lượng Mỹ) đã triển khai 3 tác nhân AI tự động trong phòng thí nghiệm nhằm tối ưu hóa công nghệ điều hướng ánh sáng LED, hướng tới thay thế laser đắt đỏ và tốn điện.
- Chỉ trong 5 giờ, hệ thống tác nhân AI đã tiến hành hơn 300 thí nghiệm, đạt kết quả điều hướng chùm tia LED tốt hơn gấp 4 lần so với phương pháp do con người phát triển trước đó.
- Nghiên cứu được công bố trên Nature Communications, minh chứng rõ ràng cho mô hình “self-driving lab” – phòng thí nghiệm tự vận hành với AI hỗ trợ trực tiếp thiết bị vật lý.
- Thay vì dùng LLM hay gọi API bên thứ ba, nhóm nghiên cứu xây dựng 3 mô hình AI chuyên biệt dựa trên các thuật toán machine learning đã trưởng thành.
- Mô hình đầu tiên sử dụng variational auto encoder (VAE, ra đời năm 2013) để tiền xử lý dữ liệu thí nghiệm.
- Mô hình thứ hai áp dụng Bayesian optimization, kết nối trực tiếp với thiết bị quang học, tự động đề xuất, chạy và phân tích thí nghiệm theo vòng lặp kín.
- Mô hình thứ ba là mạng neural feed-forward, đóng vai trò “kiểm chứng khoa học”, suy ra công thức và lý giải vì sao cấu hình tối ưu lại hiệu quả.
- Cách tiếp cận này giúp tránh ảo giác – vấn đề phổ biến của AI tạo sinh – nhờ mô hình được thiết kế chuyên biệt cho một nhiệm vụ hẹp.
- Toàn bộ hệ thống chỉ chạy trên một workstation Lambda Labs với 3 GPU RTX A6000, không cần hạ tầng siêu máy tính.
- Ngoài LED, phương pháp này được kỳ vọng ứng dụng cho thiết kế vật liệu, hợp kim và điện tử in ấn trong tương lai.
📌 Nghiên cứu của Phòng thí nghiệm quốc gia Sandia (thuộc Bộ Năng lượng Mỹ) cho thấy Chỉ trong 5 giờ, hệ thống 3 tác nhân AI đã tiến hành hơn 300 thí nghiệm, đạt kết quả điều hướng chùm tia LED tốt hơn gấp 4 lần so với phương pháp do con người phát triển trước đó. Việc này đã mở ra triển vọng lớn cho phòng thí nghiệm tự vận hành. Phương pháp này được kỳ vọng ứng dụng cho thiết kế vật liệu, hợp kim và điện tử in ấn trong tương lai
Tổng hợp.
