Bên trong GigaLab Berlin: phòng thí nghiệm AI tự động có thể thay đổi cách thế giới phát minh vật liệu

Mục tiêu của cách tiếp cận này là thu hẹp khoảng cách “Sim2Real” – tức sự khác biệt giữa vật liệu được dự đoán tốt trong mô phỏng và vật liệu thực sự hoạt động hiệu quả trong điều kiện thực tế.

GigaLab Berlin sẽ hoạt động như thế nào

Các mô tả về GigaLab cho thấy đây là một cơ sở nghiên cứu vật liệu tự động quy mô lớn tích hợp nhiều lớp công nghệ khác nhau.

Thiết kế vật liệu bằng AI

Hệ thống học máy sẽ đề xuất các cấu trúc vật liệu mới, tối ưu thành phần hóa học và dự đoán hiệu năng dựa trên dữ liệu thực nghiệm và mô hình vật lý.

Tổng hợp và xử lý mẫu bằng robot

Robot phòng thí nghiệm thực hiện các bước như trộn hóa chất, chuẩn bị mẫu, vận chuyển và đo lường. Các hệ thống robot công nghiệp ngày càng được sử dụng rộng rãi để tự động hóa quy trình thí nghiệm và kiểm thử trong nhiều ngành.

Thử nghiệm tốc độ cao

Thiết bị đo lường vật liệu sẽ kiểm tra nhanh các đặc tính vật lý và hóa học của hàng nghìn mẫu vật liệu, tạo ra dữ liệu cần thiết để xác nhận hoặc bác bỏ dự đoán của AI.

Mô phỏng và “digital twin”

Môi trường mô phỏng có thể được dùng để huấn luyện robot hoặc tối ưu quy trình trước khi triển khai trong thế giới thực. Ví dụ, các nền tảng robot công nghiệp hiện đang tích hợp công nghệ mô phỏng như NVIDIA Omniverse để tạo môi trường số có độ chính xác cao cho robot.

Khi kết hợp lại, toàn bộ hệ thống trở thành một dây chuyền khám phá vật liệu tự động:

AI đề xuất → robot chế tạo → thiết bị đo kiểm → dữ liệu cải thiện AI.

Các hợp tác trong hệ sinh thái

Một số hợp tác của Dunia đã được công bố rõ ràng trong các nguồn công khai.

• Hitachi High‑Tech Europe – Hai bên hợp tác để tăng tốc khám phá, đặc trưng hóa và triển khai công nghiệp các vật liệu thế hệ mới phục vụ nhiên liệu bền vững, hóa chất và công nghệ năng lượng sạch.

• Chương trình ASCEND của châu Âu – Dunia tham gia sáng kiến trị giá 30 triệu euro cùng Siemens Energy, BASF, Helmholtz‑Zentrum Berlin (HZB) và Viện Fritz Haber nhằm thúc đẩy đổi mới chất xúc tác bằng AI và tự động hóa.

• Hệ sinh thái robot và mô phỏng công nghiệp – Các công nghệ robot và mô phỏng từ các công ty như ABB Robotics và NVIDIA đang đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển phòng thí nghiệm tự động và robot công nghiệp hiện đại.

Tuy vậy, các nguồn công khai chưa xác nhận tất cả các công ty thường được nhắc đến (như AWS, ABB Robotics, NVIDIA, Siemens, ILS hay Merck) là đối tác chính thức của GigaLab Berlin.

Vì sao AI vẫn cần phòng thí nghiệm khổng lồ

AI có thể đề xuất hàng triệu vật liệu tiềm năng, nhưng dự đoán trên máy tính chưa đủ để đưa vật liệu vào sản xuất.

Một số lý do chính:

• Ảnh hưởng của quy trình tổng hợp – Cùng một vật liệu trên lý thuyết có thể cho kết quả khác nhau tùy cách tổng hợp, tạp chất hay cấu trúc vi mô.

• Kiểm tra trong điều kiện thực – Vật liệu công nghiệp phải chịu nhiệt độ cao, áp suất, phản ứng hóa học và hoạt động bền bỉ trong thời gian dài.

• Khả năng sản xuất hàng loạt – Trước khi thương mại hóa, vật liệu cần chứng minh có thể sản xuất ổn định và kinh tế.

Các phòng thí nghiệm tự động giúp giải quyết vấn đề này bằng cách thực hiện hàng nghìn thí nghiệm có kiểm soát, tạo ra lượng dữ liệu lớn để cải thiện mô hình AI.

Những ngành có thể hưởng lợi

Hiện nay, Dunia tập trung đặc biệt vào chất xúc tác điện hóa cho các công nghệ năng lượng sạch như:

• sản xuất hydro xanh
• tổng hợp amoniac
• chuyển đổi CO₂ thành hóa chất hữu ích

Các ứng dụng này có vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi năng lượng toàn cầu.

Ngoài ra, các lĩnh vực khác thường liên quan đến khám phá vật liệu tiên tiến – như pin, bán dẫn và hệ thống lưu trữ năng lượng – cũng có thể hưởng lợi từ các nền tảng nghiên cứu tự động như vậy, dù các chương trình cụ thể cho GigaLab chưa được xác nhận công khai.

Ý nghĩa đối với hệ sinh thái deep‑tech châu Âu

Nếu được xây dựng ở quy mô lớn, một cơ sở kiểu “GigaLab” có thể thay đổi cách nghiên cứu công nghiệp được thực hiện.

Thay vì từng nhóm nghiên cứu nhỏ chạy thí nghiệm nối tiếp, các công ty và viện nghiên cứu có thể truy cập một “nhà máy khám phá khoa học” có khả năng thử nghiệm hàng loạt vật liệu với tốc độ rất cao.

Điều này đặc biệt quan trọng trong các công nghệ then chốt như:

• nhiên liệu sạch
• hóa chất bền vững
• vật liệu cho sản xuất tiên tiến

Chiến lược của Dunia – kết hợp AI, robot thí nghiệm và hợp tác công nghiệp – phản ánh xu hướng mới: xây dựng hạ tầng nghiên cứu “AI‑native”, nơi bản thân quá trình khám phá khoa học cũng được tự động hóa và mở rộng quy mô.

Dù thông tin chi tiết về quy mô, nguồn vốn và thời điểm triển khai của GigaLab Berlin vẫn còn hạn chế trong các nguồn công khai, ý tưởng này cho thấy một hướng đi rõ ràng: biến phòng thí nghiệm thành những nhà máy khám phá khoa học hoạt động gần như tự động.