Một phòng thí nghiệm tự động tổng hợp vật liệu nano vừa được các nhà khoa học Việt Nam bắt tay xây dựng. Hệ thống dùng hai cánh tay robot để pha trộn, gia nhiệt và kích thích bằng plasma. Điểm đáng chú ý nằm ở hiệu suất, dự kiến cao gấp ít nhất 10 lần cách làm thủ công.
Phòng thí nghiệm tự động do chính người Việt phát triển
Nội dung
Dự án được triển khai tại Viện Khoa học vật liệu, thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Người chủ trì là GS.TS Nguyễn Thanh Tùng, Trưởng phòng Công nghệ Plasma. Cùng tham gia còn có TS Nguyễn Nhật Linh, TS Nguyễn Hoàng Tùng và TS Nguyễn Thị Mai.
Theo kế hoạch, hệ thống sẽ vận hành bước đầu vào tháng 10 năm nay. Đây là mô hình phòng thí nghiệm tự động tổng hợp vật liệu tiên tiến. Điểm nhấn của thiết kế là hai cánh tay robot đảm nhiệm phần lớn thao tác. Cụ thể, robot sẽ tự pha trộn hóa chất, gia nhiệt và kích thích bằng plasma. Nhờ vậy, hệ thống có thể tạo ra hàng ngàn mẫu vật liệu nano kim loại mỗi tháng. Trong khi đó, nhà khoa học không phải trực tiếp lặp lại những thao tác giống nhau như trước.
Hai cánh tay robot thay thao tác lặp lại của con người
Toàn bộ quy trình được thiết kế khép kín. Hệ thống tự chuẩn bị tiền chất, tổng hợp vật liệu, đánh giá tính chất rồi lưu trữ dữ liệu. Kết quả này đến từ sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm điều khiển. Phần cứng chính là các cánh tay robot. Chúng thực hiện thao tác bơm, nhỏ giọt, pha trộn và di chuyển vật liệu. Đường đi của mẫu nối giữa hệ plasma lạnh và thiết bị đo phổ hấp thụ UV-Vis.
Bên cạnh đó, phần mềm đảm nhiệm việc tự động hóa thiết bị và phân tích dữ liệu. Nhóm nghiên cứu ước tính hiệu suất tổng hợp tăng tối thiểu 10 lần. Con số cụ thể là ít nhất 50-100 mẫu mỗi ngày, so với 5-10 mẫu khi làm thủ công.
Khoảng cách đó không chỉ là chuyện nhanh hay chậm. Quan trọng hơn, nó quyết định lượng dữ liệu mà nhóm thu được. Đây chính là nguyên liệu cho các bước phân tích phía sau.
Vì sao Việt Nam cần một nhà máy sản xuất dữ liệu vật liệu
Đại diện nhóm nghiên cứu cho biết, mô hình này giúp nhà khoa học chủ động khám phá vật liệu. Ngoài ra, dự án chứng minh tính khả thi của mô hình hiện đại nhất thế giới trong điều kiện Việt Nam. Thông thường, giới nghiên cứu có thể khai thác các công bố hoặc dữ liệu mở quốc tế. Tuy nhiên, nguồn đó vẫn chưa đủ. Nói về khoảng trống này, GS Tùng nhấn mạnh nhóm cần:
“Năng lực chủ động sản xuất để tiếp cận các bài toán vật liệu của riêng Việt Nam”
Vì vậy, nhóm đặt mục tiêu làm chủ công nghệ tạo ra một “nhà máy sản xuất dữ liệu vật liệu” trong nước. Cách tiếp cận này khác hẳn việc chỉ đọc lại kết quả của người khác.
Thách thức lớn nhất nằm ở khâu kiểm soát. Theo GS Tùng, nhóm phải kiểm soát kích thước, hình dạng và phân bố hạt. Muốn vậy, họ cần tinh chỉnh hàng chục yếu tố khác nhau. Các yếu tố đó gồm tiền chất, tỷ lệ, nhiệt độ, xúc tác và thời gian xử lý. Đáng nói, vật liệu đạt yêu cầu có thể chỉ là một trong hàng nghìn công thức. Rõ ràng, cách làm thủ công gần như mò kim đáy bể.
Không chỉ chậm, cách làm cũ còn thiếu sự đồng nhất. Khả năng lặp lại thấp và dữ liệu thì bị phân mảnh. Trong khi đó, việc tìm mối tương quan giữa đầu vào và sản phẩm lại đòi hỏi bộ dữ liệu lớn, nhất quán. Đó cũng là lý do các cường quốc khoa học đang chạy đua ở lĩnh vực này. Mỹ, Trung Quốc và Nhật Bản đều xem phòng thí nghiệm tự động là công cụ chiến lược. Cuộc đua trải rộng từ vật liệu công nghiệp, y tế cho tới bán dẫn và hàng không vũ trụ.
Plasma lạnh và bài toán dữ liệu lớn
Hệ thống của các nhà khoa học Việt chọn hướng tổng hợp bằng plasma lạnh. Phương pháp này tạo ra hàng loạt điều kiện tổng hợp khác nhau. Nhờ vậy, quy mô dữ liệu thu được cũng tăng theo.
Plasma là trạng thái khí giàu năng lượng. Nó tạo vật liệu nano bằng cách phá vỡ các chất ban đầu rồi hình thành hạt siêu nhỏ. So với cách dùng hóa chất trước đây, plasma cho khả năng kiểm soát tốt hơn.
Mỗi thay đổi về nguồn plasma sẽ cho ra hạt nano có tính chất khác nhau. Các thông số gồm nhiệt độ, áp suất, thành phần khí và công suất. Do đó, số tổ hợp cần thử nghiệm là rất lớn.
Điểm hay là kết quả được ghi nhận hoàn toàn tự động. Hệ thống lưu ngày giờ, thông tin môi trường, model thiết bị và thông số thí nghiệm. Tính chất vật liệu cũng được lưu kèm theo. Tất cả tạo thành những bộ dữ liệu lớn theo tiêu chuẩn quốc tế. Đây là đầu vào cho các ứng dụng học máy. Từ đó, nhóm có thể dự báo vật liệu hoặc tính chất mới, rút ngắn đáng kể thời gian phát triển.
Nano vàng, nano bạch kim và những ứng dụng phía sau
Nano kim loại là các hạt hoặc cấu trúc kim loại kích thước nanomet. Ở kích thước siêu nhỏ, vật liệu có tính chất quang, điện, từ và hóa học rất đặc biệt. Nguyên nhân là diện tích bề mặt lớn khiến nguyên tử dễ tiếp xúc môi trường hơn. Nhờ đặc điểm này, khả năng phản ứng của vật liệu tăng lên rõ rệt. Các tính chất đó được tận dụng trong y sinh, năng lượng, điện tử và môi trường.
Tại phòng thí nghiệm mới, nhóm sẽ tổng hợp nano vàng và nano bạch kim. Hai vật liệu này sở hữu đặc tính plasmon, tức electron bề mặt tương tác với ánh sáng. Ứng dụng của chúng khá rộng. Trước hết là cảm biến sinh học và cảm biến môi trường siêu nhạy. Nhóm thiết bị này có thể phát hiện chất ở cấp độ phân tử. Bên cạnh đó, chúng còn phục vụ các nghiên cứu tiên tiến về truyền dẫn và điều khiển ánh sáng.
Góc nhìn từ Roboworld
Câu chuyện trên cho thấy một điều thú vị về cánh tay robot. Giá trị của chúng không nằm ở việc làm thay con người vài động tác. Giá trị thật nằm ở tính lặp lại chính xác, ổn định, không mệt mỏi. Chính sự ổn định đó tạo ra dữ liệu sạch và đồng nhất. Trong nghiên cứu vật liệu, dữ liệu sạch là điều kiện để học máy phát huy tác dụng. Ở nhà máy hay kho vận, logic này gần như tương tự.
Khi robot đảm nhiệm các tác vụ lặp lại, doanh nghiệp thu được nhật ký vận hành đầy đủ. Dữ liệu đó giúp nhìn ra điểm nghẽn mà mắt thường khó thấy. Đây cũng là hướng mà nhiều nhà máy tại Việt Nam đang đi khi triển khai robot vận chuyển nội bộ.
Nói cách khác, tự động hóa và dữ liệu luôn đi cùng nhau. Một phòng thí nghiệm tự động hay một dây chuyền tự động đều dựa trên nguyên tắc chung. Ai kiểm soát được độ lặp lại, người đó kiểm soát được chất lượng. Với các doanh nghiệp quan tâm tới hướng đi này, có thể tham khảo thêm các dòng robot tự động hóa đang được ứng dụng trong sản xuất và vận hành thực tế.
