不懂编程也可使用,能生成简易操作界面,开源协调器IvoryOS

B站影视 电影资讯 2025-06-10 16:56 1

摘要:自驱动实验室 (SDL) 由机器人技术、自动化和人工智能驱动,通过自主实验加速科学发现。然而,由于不同 SDL 之间缺乏标准化软件,其应用和可迁移性受到限制。

编辑 | 萝卜皮

自驱动实验室 (SDL) 由机器人技术、自动化和人工智能驱动,通过自主实验加速科学发现。然而,由于不同 SDL 之间缺乏标准化软件,其应用和可迁移性受到限制。

在最新的研究中,加拿大不列颠哥伦比亚大学(University of British Columbia)的研究人员提出了 IvoryOS——一个开源协调器,它可以自动为基于 Python 的 SDL 生成 Web 界面。

这些界面允许用户通过拖放式用户界面直接控制 SDL 并设计工作流。并且,工作流管理器可以无代码操作,支持人机交互和闭环实验。

IvoryOS 对不同平台具有适应性和实用性,并且即插即用、低代码,这显著降低了构建和管理 SDL 的门槛。

该研究以「IvoryOS: an interoperable web interface for orchestrating Python-based self-driving laboratories」为题,于 2025 年 6 月 4 日发布在《Nature Communications》。

背景

自驱动实验室(SDL)集成了商业或定制设计的硬件,例如液体处理器、自动反应器、分析仪器、机械臂等,从而实现化学实验的自动化。SDL 利用贝叶斯优化等机器学习算法,根据先验数据自主建议后续实验条件,从而完成科学发现的闭环。

SDL 原型在应用于材料化学、药物发现和制剂等各个研究领域时,其硬件组件和整体外形尺寸各有不同。大多数研究人员通常需要开发自定义脚本来协调硬件、数据流水线和实验规划模块。

鉴于 Python 在硬件通信、数据分析和机器学习方面拥有开源且可用的数据库,它在 SDL 编排层中占据主导地位。虽然 Python 功能强大,但是如果缺乏足够的编程背景,构建、维护和操作 SDL 仍然面临巨大的挑战。

IvoryOS

在最新的研究中,科学家提出了 IvoryOS,这是一个开源的、可互操作的、基于 Python 的 SDL 的 Web 界面。该系统提供了一种无需配置的解决方案,用于操作各种 SDL 并满足不断发展的需求。

具体来说,每次都会生成平台状态捕获,以确保操作菜单中的模块、功能和输入字段保持最新状态。Web 界面包含直接控制、工作流设计和工作流执行管理,满足操作 SDL 的基本需求。

图示:IvoryOS 软件功能及其在六个自驱动实验室(SDL) 中的互操作性。(来源:论文)

图示:使用 Hein Group PurPOSE 净化平台组件和功能说明的自驱动实验室 (SDL) 自下而上的开发结构;以及跨六个 SDL 的集成层次结构的颜色对齐。(来源:论文)

研究人员在论文里展示了 IvoryOS 在两个实验室的六台 SDL 上的适应性,这些 SDL 的硬件组件、开发阶段和研究目标各不相同。他们还通过相关案例研究(关联了 Telescope Solubility 平台和 Flow Chemistry 平台)展示了配置闭环实验的便捷性。

简洁易操作

研究人员表示,启动 IvoryOS 服务器只需一行代码,无需修改 Python 脚本,进一步确保其适应不同开发阶段的工作流程。

与现有解决方案不同,其快速适应性主要体现在 10 到 30 分钟的首次安装和集成时间。Web 服务器架构的优势还在于支持远程访问,方便与其他分析仪器或 SDL 进行协作。

提供可互操作且免配置的 GUI 的一个关键优势是 SDL 技术的普及化,特别是降低了不会 Python 或不会编程的用户的入门门槛。

传统上,SDL 和各类机器人控制系统需要用户具备一定的编程能力。然而,有了 IvoryOS,用户现在可以通过简洁的界面与系统进行交互,从而无需动手编写代码。这显著降低了学习难度,使更多人能够轻松掌握先进的实验室自动化技术。

与此同时,人机交互的 GUI 开发是一项艰巨的任务,尤其是在需要自主决策的情况下。GUI 开发通常始于部署阶段,导致开发阶段缺乏真实用户和反复试验。使用可互操作的编排器可以随时访问平台,从而简化 SDL 的开发和测试周期。

通过这种方式,SDL 平台促进了一种更具包容性的方法,使各个科学学科的研究人员能够利用 SDL,同时专注于解决特定领域的科学问题。

图示:已成功集成 IvoryOS 的各种基于机械臂或以合成为中心的自驱动实验室 (SDL) 的照片和硬件组件。(来源:论文)

虽然 IvoryOS 主要为 SDL 和实验室自动化而设计,但其动态函数捕获和拖放式 GUI 的实现,使其能够灵活地编排机器人或计算工作流程。无代码闭环执行可用于自动化机器学习中的超参数调优。这种实现互操作性的解决方案,在使用其他编程语言构建编排系统时,同样具有价值。

局限性

虽然易于调整,但该软件本身并不提供额外的安全检查或工作流程验证。与固定系统相比,灵活自动化中解决所有可能的安全预防措施一直是一项挑战。因此,使用这种可互操作的软件要求开发人员仅向用户公开安全任务,并针对潜在的顺序操作堆叠处理单个任务的安全检查。

另外,对于无框架自动化和可互操作软件套件而言,并行化和调度仍然是一个挑战。这导致了使用 IvoryOS 执行工作流时存在单线程特性。

展望

未来,研究人员计划通过引入并发工作流设计并研究与其他调度软件的兼容性来增强 IvoryOS,旨在实现并行工作流,从而显著提高效率和灵活性。提高文本到代码的稳健性和准确性是另一个方向,旨在增强具有相似功能的 SDL 之间工作流的可共享性,使工作流能够通过自然语言进行迁移。

该团队表示,他们的目标是整合模块化接口,使用户能够根据他们的特定需求定制接口——无论是只关注控制、省略数据库还是选择其他定制配置。

论文链接:

来源:小殷说科技

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