我们的新报告“闭环：自动驾驶实验室的现状”现已发布！

人工智能生成科学假设的速度超过实验室测试的速度。

自动驾驶实验室旨在通过自动化整个实验循环来缩小这一差距。模型选择下一个实验，连接的实验室设备执行实验。结果反馈回系统，并影响下一个测试内容。

在药物发现中，风险尤其高。仅优化先导药物就可能消耗大约三年时间。将药物推向市场需要10到15年，平均每种药物的自付费用和时间成本为26亿美元。

自动驾驶实验室瞄准早期实验瓶颈。它们可以将单个周期从几个月缩短到几天或几小时。进行更多实验还可以通过进一步分摊自动化的前期成本来降低每次实验的成本。

每个完成的实验都增加了对有效与无效结果的结构化记录。这些数据改善了模型的下一步决策，创造了人工智能与物理实验室之间的持续学习循环。

人工智能加速了科学假设的生成。自动驾驶实验室可以加速确定哪些想法值得追求的实验。

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