自动化设备的 AI 协同

1. 气体自动稀释仪SSGM：气体自动稀释仪 SSGM 在环境监测、实验室研究等领域有着广泛的应用，它能够精确配制不同浓度的气体混合物。在传统的气体稀释过程中，要实现多级梯度稀释，往往需要实验人员手动设置复杂的程序，而且在稀释过程中，很难根据实际情况对稀释程序进行动态调整，这就导致稀释精度难以达到更高的要求。

而集成了AI 控制模块的气体自动稀释仪SSGM 则彻底改变了这一局面。AI 利用其强大的数据分析和处理能力，能够根据用户输入的目标气体浓度、初始气体浓度以及稀释倍数等参数，快速生成最优的多级梯度稀释程序。并且，在稀释过程中，它还能通过实时监测质量流量控制器（MFC）的数据，对稀释程序进行动态调整。

比如，当遇到气源压力波动、MFC 微小误差等情况时，AI 能够迅速做出反应，自动调整气体流量，确保最终输出的气体浓度始终保持在极高的精度范围内，达到ppb 级。这种智能化的控制方式，不仅大大提高了气体稀释的效率和精度，还减少了人工操作可能带来的误差，为需要严格浓度控制的实验和应用场景提供了可靠的保障。

2. 移液工作站：移液工作站在生物化学、医学检验等实验室中承担着大量的液体转移工作，其移液路径的合理性和准确性直接关系到实验的成功率和结果的可靠性。传统的移液工作站在规划移液路径时，往往采用较为简单的算法，无法充分考虑到实验过程中的各种复杂因素，如样本和试剂的位置分布、移液过程中的交叉污染风险等，这就容易导致移液效率低下，甚至出现交叉污染等问题。

如今，结合了深度学习模型的移液工作站在AI 的支持下，能够对实验场景进行全面的分析和理解。它通过对样本和试剂的位置信息、实验流程要求以及移液历史数据等多方面信息的学习，利用深度学习算法，为每次移液任务规划出最优化的移液路径。

例如，在进行高通量的核酸提取实验时，移液工作站需要从大量的样本孔中吸取核酸样本，并转移到不同的反应孔中进行后续处理。此时，结合了AI 的移液工作站能够根据样本孔和反应孔的布局，合理规划移液顺序，尽量减少移液臂的移动距离和时间，提高移液效率。同时，它还能通过优化移液路径，避免吸头在不同样本和试剂之间的交叉移动，有效降低交叉污染的风险，确保实验结果的准确性和可靠性，为科研工作的顺利开展提供了有力的支持。