柏林深科技公司Dunia Innovations正在開發「自動駕駛實驗室」,利用AI、機械人同持續實驗,把材料研發的Design‑Make‑Test‑Analyze流程自動化。 平台以物理約束AI(physics‑informed AI)生成新材料候選,再由機械人合成同測試,實驗數據即時回饋模型,不斷改進預測。

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is Dunia Innovations planning to industrialise AI‑driven materials discovery with its €280 million, 6,000 m² Berlin GigaLab—what technol. Article summary: I can verify Dunia’s core strategy—AI plus robotic “self-driving” labs for faster materials discovery—but I found insufficient public evidence for the specific €280 million, 6,000 m² Berlin “GigaLab,” its named partner s. Topic tags: general, general web, user generated, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Dunia Innovations scores $11.5M for its ‘self-driving lab’ to speed up discovery of new materials. Dunia Innovations, a Berlin-based deeptech startup specialising in AI-driven ma" source context "Dunia Innovations scores $11.5M for its 'self-driving lab' to speed up ..." Reference image 2: visual su
材料科學其實支撐住幾乎所有現代科技——由電池、半導體,到清潔能源催化劑。但問題係:發現新材料通常非常慢。研究人員往往要花多年時間,一次只做一個實驗,逐步測試。
柏林深科技初創 Dunia Innovations 想用AI同機械人改寫呢個流程。佢哋打造嘅係一種「自動化材料研發實驗室」,讓AI設計實驗、機械人執行測試,再把結果即時回饋模型,形成持續運作嘅研究循環。
有報道提過未來可能出現大型「GigaLab」設施,但公開資料目前主要證實嘅,係Dunia背後嘅AI材料研發平台同研究合作網絡,而唔係具體設施規模或投資金額。
AI模型而家可以預測成千上萬種潛在新材料,但預測唔代表真實世界可行。
每一個候選材料都必須經過:
材料科學通常用一個流程描述:
Design → Make → Test → Analyze(DMTA)。
Dunia想解決嘅,就係呢個最慢嘅部分:實驗驗證速度太慢。
Dunia核心係一個 閉環材料發現平台(closed‑loop discovery platform),將AI模型同自動化實驗設備整合。
基本流程如下:
當呢四步整合成連續流程,實驗可以全天候運行,比傳統實驗室快得多。
公司把這套系統稱為 materials acceleration platform,意思係讓AI直接從真實實驗數據學習,而唔只係依賴模擬或歷史資料。
很多化學AI模型只靠統計相關性。
Dunia採用嘅係 physics‑informed AI ——把物理與化學定律直接加入模型。
好處包括:
氣候科技加速器 Third Derivative 指出,這種方法加上機械人實驗,有可能令電化學材料發現速度提升10倍,同時把成本降到傳統研發約三分之一。
Dunia目前最早的研究方向集中在能源與減碳技術。
例如:
這些材料多數屬於 electroactive materials,用於所謂 Power‑to‑X 技術——把可再生電力轉化為燃料或化工原料。
催化材料特別適合自動化實驗,因為研究通常要測試大量材料組合。
Dunia其中一個重要合作項目係 ASCEND聯盟。
參與機構包括:
德國聯邦政府為此計劃提供 €3000萬資金,目標係用AI同自動化實驗加速催化劑研發,幫助高耗能產業減碳。
Dunia成立於 2022年,至今已籌集約 €1060萬(約1150萬美元) 用於擴展自動化實驗平台。
投資者包括:
這些投資者反映歐洲近年一個新趨勢:AI驅動的科學發現(AI‑driven scientific discovery)。
雖然目前沒有公開資料證實大型Dunia設施的完整技術合作名單,但整個產業正在形成一個支持自動化研究的AI基礎設施。
例如:
這些技術——例如數位孿生、AI模擬環境、自主機械人——正是未來自動化實驗室擴展規模的關鍵基礎。
如果像Dunia這樣的系統成功擴展,材料科學研發模式可能會改變:
這一點很重要,因為先進材料是能源、電子、化工與製造產業的基礎。
歐洲在材料科學方面一直很強,但在大型AI基礎設施方面較弱。像Dunia這類把AI軟件與物理實驗自動化結合的平台,可能有助歐洲保持深科技競爭力。
Dunia Innovations代表一種新型科研基礎設施:
AI、機械人同實驗數據融合成一個自動運作的研究系統。
其核心技術——AI驅動、閉環式材料發現平台——已經被公開資料證實,並開始用於催化劑與能源材料研究。
至於大型柏林「GigaLab」的規模與計劃,目前公開資料仍未完全確認。
不過可以確定的一點是:
未來的材料實驗室,可能不再只是科學家在實驗台前操作,而是一個 24小時運作、由AI設計實驗、機械人執行的自動研究工廠。
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柏林深科技公司Dunia Innovations正在開發「自動駕駛實驗室」,利用AI、機械人同持續實驗,把材料研發的Design‑Make‑Test‑Analyze流程自動化。
柏林深科技公司Dunia Innovations正在開發「自動駕駛實驗室」,利用AI、機械人同持續實驗,把材料研發的Design‑Make‑Test‑Analyze流程自動化。 平台以物理約束AI(physics‑informed AI)生成新材料候選,再由機械人合成同測試,實驗數據即時回饋模型,不斷改進預測。
公司目前集中研究能源轉型材料,例如綠色氫氣催化劑與CO₂轉化技術,並參與德國€3000萬ASCEND催化劑研發聯盟。