在多伦多大学的一项创新突破中，一款名为Organa的台式机器人系统正逐步改变着化学实验室的面貌。Organa不仅能够执行复杂的化学实验，还能理解科学家的口头指令，自动化处理实验流程，极大地减轻了科学家们的繁琐工作。
Organa由多伦多大学的研究人员开发，结合了计算机视觉与大语言模型（LLM）技术，将科学家的口头指令转化为实验流程。项目负责人之一、多伦多大学的化学家、计算机科学家兼材料科学家Alán Aspuru-Guzik表示：“想象一下，一个机器人可以与人类科学家无缝协作，共同完成化学实验。”这一愿景旨在将传统实验室自动化提升至一个全新的高度，甚至可能诞生能够自主实验、自我故障排除并对实验结果进行反馈的“AI科学家”。
Organa的设计灵活多变，不同于传统固定的自动化系统，它能够根据科学家的指令完成多步骤实验。系统配备的可视化工具，能够实时监控实验进展并提供即时反馈。这一特点使得Organa在实验中表现出色，尤其是在处理复杂任务时。例如，在表征醌类分子的电化学特性实验中，Organa完成了包括pH值测试、溶解度测试、重结晶以及电化学测量在内的19个平行步骤，其中还包括一个耗时六小时的电极预清洁步骤，这一步骤往往让化学家们头疼不已。Organa不仅以与人类相近的时间完成了这些步骤，实验结果也相当接近。
值得注意的是，Organa的硬件组件约有三分之二来自现成的部件，这使得该系统更易于在其他实验室复制和推广。机器人还配备了先进的摄像头探测器，能够准确识别不透明和透明的物体，如化学烧瓶等，进一步提升了实验的精确性和效率。多伦多大学的计算机科学家、项目共同负责人Florian Shkurti表示：“目前，大多数实验室自动化设备难以根据化学家的需求灵活调整或重新编程，而Organa则不同，科学家可以直接通过语音传达实验需求。”
Organa不仅能够执行实验，还能对生成的数据进行反馈和分析。Shkurti解释说：“我们惊讶地发现，这个视觉语言模型能够在化学图表中发现异常点，并标记这些不确定性，提供可能的解决方案。”这一功能极大地提升了实验数据的准确性和可靠性，为科学家们的后续研究提供了有力支持。目前，团队正在致力于提高LLM的任务规划能力，并优化其应对实验中不确定因素的能力，以期在未来实现更加自主和智能的实验操作。
北卡罗来纳州立大学的化学与材料工程师Milad Abolhasani对Organa给予了高度评价：“这是展示如何与AI助手在机器人化学实验室中进行双向对话的早期案例之一。”他认为，Organa将为高度专业的科学家们节省大量时间，使他们能够将更多精力集中在解决科学问题上，而不是重复实验室中的常规操作。这不仅将提升科学家们的工作效率，还将推动化学研究的深入发展。
