中科院深圳先进技术研究院材料界面研究中心喻学锋、赵海涛团队，中国科学技术大学江俊，澳大利亚国立大学殷宗友等，首次将数据驱动自动合成、机器人辅助可控合成、机器学习促进逆向设计用于胶体纳米晶（例如钙钛矿）材料合成，探索构建了“机器科学家”平台，有望将科研人员从传统试错实验、劳动密集型表征中解放出来，聚焦科学创新，实现纳米晶材料数字智造。
随着材料基因组、机器人、人工智能技术的发展，数据驱动科学发现继“实验范式”“理论范式”和“仿真范式”之后成为“第四研究范式”。但依靠科学家经验的试错和劳动密集型实验依旧运用在当今的新材料研发中。为此，研究团队整合数据驱动自动化合成、机器人辅助可控合成、面向形貌逆向设计等技术，构建了机器人辅助胶体纳米晶数字智造平台。
通过机器人辅助正交实验，单因素、双因素以及三因素实验，研究人员获得了大样本数据和小样本数据，同时生成了大数据集和小数据集，不断扩充实验大数据库。该研究不仅为新概念材料设计、制备和表征等关键共性科学问题研究提供了“数据挖掘-机器合成-AI设计”通用性框架，而且为新能源和生命健康等领域关键核心材料及技术的突破提供了数据驱动的全新方法论。