AI結合實驗機器人　研發流程邁向自主實驗室

現今AI Agent正從數位工作流程走入實體研發現場。韓國實驗室自動化業者ABLE Labs擴大「Self-Driving Lab」布局，把原本用於移液、稀釋與分注的Liquid Handling機器人，進一步與AI整合，使系統可由AI設計實驗條件、機器人執行，再將實驗結果回饋模型，形成「設計—實驗—分析—再學習」閉環。

自主實驗室的核心並非單純以機器取代研究人員，而是建立可供AI使用的標準化、高再現性實驗資料。人工移液、前處理及品質檢測容易因操作差異產生資料偏差；透過機器人固定操作條件，可提高數據一致性，讓AI模型據此重新調整下一輪實驗參數。

圖一 : 自主實驗室的核心在於建立可供AI使用的標準化、高再現性實驗資料。

ABLE Labs目前亦參與抗體藥物複合體（ADC）自主製造、生物鑄造液體處理機器人等計畫，並與Johns Hopkins University合作開發類器官培養及藥效評估全自動平台；應用範圍則準備由生技擴展至半導體、化學、化妝品與二次電池。
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