化学和材料科学领域自动驾驶实验室的进展、利用人工智能以及自动化，有望通过加速新分子和新材料的发现来彻底改变研究。 米拉德·阿博尔哈萨尼（Milad Abolhasani）强调，需要对定义和性能指标进行标准化，以便有效地比较和改进这些技术。
自动驾驶实验室的标准化指标旨在通过协作改进来加速化学和材料科学的发现。
在化学和材料科学领域，人们对使用人工智能（AI）和自动化系统加速研究和发现的“自主实验室”的兴趣激增。 研究人员现在已经提出了一套定义和性能指标，这将使研究人员、非专家和未来的用户能够更好地了解这些新技术正在做什么，以及与其他自动驾驶实验室相比，每种技术的表现如何。
自动驾驶实验室在加速发现新分子、新材料和新制造工艺方面前景广阔，应用范围从电子到制药。 虽然这些技术仍然相当新，但有些技术已被证明可以将识别新材料所需的时间从几个月或几年缩短到几天。
北卡罗来纳州立大学化学和生物分子工程副教授、一篇关于新指标的文章的通讯作者Milad Abolhasani说：“目前，自动驾驶实验室吸引了很多关注，但关于这些技术仍然存在很多悬而未决的问题。 “这项技术被描述为'自主'，但不同的研究团队对'自主'的定义不同。 出于同样的原因，不同的研究团队以不同的方式报告他们工作的不同要素。 这使得很难将这些技术相互比较，如果我们希望能够相互学习并推动该领域向前发展，这一点很重要。
自主实验室 A 在哪些方面做得好？ “我们如何利用它来提高自主实验室B的性能？ 我们提出了一套共享的定义和绩效指标，我们希望在这个领域工作的每个人都能够采用。 最终目标是让我们所有人相互学习，推进这些强大的研究加速技术。
“例如，我们似乎在自动驾驶实验室中看到了一些挑战，这些挑战与某些自动驾驶系统的性能、精度和稳健性有关，”Abolhasani说。 “这就提出了一个问题，即这些技术到底有多大用处。 如果我们有标准化的指标和结果报告，我们就可以识别这些挑战，并更好地了解如何应对这些挑战。 ”
新提案的核心是对自动驾驶实验室的明确定义，以及研究人员将纳入与其自动驾驶实验室相关的任何已发表工作中的七个拟议性能指标。
自主程度：系统需要用户多少指导？ 业务生命周期：系统可以在没有用户干预的情况下运行多长时间？ 吞吐量：系统运行实验需要多长时间？ 实验精度：系统结果的可重复性如何？ 材料使用量：系统每次实验使用的材料总量是多少？ 可访问的参数空间：系统在多大程度上可以解释每个实验中的所有变量？ 优化效率。
优化效率是这些指标中最重要的，但它也是最复杂的——它不符合简洁的定义，“Abolhasani说。 “从本质上讲，我们希望研究人员通过对基线（例如随机抽样）进行基准测试，定量分析其自动驾驶实验室及其实验选择算法的性能。
“最终，我们相信，采用标准化的方法来报告自动驾驶实验室将有助于确保该领域产生可信赖、可重复的结果，使人工智能程序能够充分利用自动驾驶实验室生成的大量高质量数据集，”Abolhasani说。 ”