走入Dunia Innovations嘅AI自動化實驗室：材料研發可以快10倍？

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。

為什麼「物理約束AI」重要

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：

• 減少生成不可能合成的材料
• 提高實驗成功率
• 減少浪費的實驗

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。

專注能源轉型材料

Dunia目前最早的研究方向集中在能源與減碳技術。

例如：

• 綠色氫氣或氨氣電催化劑
• 把CO₂轉化為化學品或燃料的材料
• 工業減碳所需的高效催化劑

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。

德國ASCEND催化劑聯盟

Dunia其中一個重要合作項目係 ASCEND聯盟。

參與機構包括：

• Dunia Innovations
• BASF
• Siemens Energy
• Helmholtz‑Zentrum Berlin
• Max Planck Society 旗下 Fritz Haber Institute
• 柏林工業大學

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。

資金與投資者

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：

• Elaia
• redalpine
• European Innovation Council (EIC)
• Pace Ventures
• Kindred Capital
• Deep Science Ventures
• Anglo American

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）。

背後的工業AI生態

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：

• Siemens 與 NVIDIA 正合作發展工業AI與數位孿生（digital twin）技術，用來模擬複雜工業系統。
• ABB Robotics 正把 NVIDIA Omniverse 整合到 RobotStudio，用於訓練與部署實體AI機械人。

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。

對歐洲深科技意味著什麼

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：

• 新材料發現周期更短
• AI可獲得更大量實驗數據
• 研發成本降低
• 實驗可以全天候運行

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。

總結

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。