Робот для работы с жидкостями

Манипуляции с жидкостями играют ключевую роль в лабораториях наук о жизни. Обычно объёмы проб малы, находятся на микро- или нанолитровом уровне, а количество переносимых образцов может быть огромным. В этих условиях ручная работа с жидкостями становится трудоёмкой, отнимает значительное время и становится практически невозможной. В результате возникает острый спрос на применение автоматизированных роботов для работы с жидкостями^[3].

Самая простая версия таких роботов просто дозирует заданный объём жидкости с помощью моторизованной пипетки или шприца; более сложные машины способны также перемещать дозаторы и ёмкости (часто используются картезианские роботы), а также интегрировать дополнительные лабораторные устройства, такие как центрифуги, считыватели планшетов, устройства герметизации, термошейкеры, сканеры штрих-кодов, спектрофотометрические устройства, системы хранения и инкубаторы.

Более продвинутые рабочие станции могут выполнять ряд лабораторных операций, включая транспортировку проб, их перемешивание, манипуляции и инкубацию, а также перемещение сосудов между отдельными рабочими станциями.

Альтернативный класс роботов для работы с жидкостями имитирует действия человека при переносе жидкостей, как это делал бы лаборант. Эти роботы реализуют картезианские, то есть трёхосевые движения, с помощью манипулятора.

В современной классификации также выделяются системы акустического дозирования (Acoustic droplet ejection, ADE). Это бесконтактный метод переноса нанолитровых объёмов жидкостей с помощью ультразвука, при котором сфокусированная акустическая волна выбивает каплю заданного объёма с поверхности жидкости^[4][5].

Ещё одним перспективным направлением являются жидкие роботы (PB, Particle-armored liquid roBot), представляющие собой жидкостно-частичный композит. Они управляются бесконтактно с помощью ультразвуковых волн и обладают способностью выдерживать экстремальное сжатие, а также делиться и сливаться^[6]. Подобные роботы имеют высокий потенциал применения в медицине (например, для точечной доставки лекарств) и при создании гибкой электроники^[7].

Роботы для работы с жидкостями могут быть индивидуально сконфигурированы с различными дополнительными модулями, такими как центрифуги, ПЦР-термоциклеры, роботы для отбора колоний, шейкерные модули, нагреватели и другие. Некоторые роботы используют акустическую обработку жидкостей (также известную как акустический выброс капель или ADE), которая перемещает жидкость без использования традиционных пипеток или шприцев с помощью звука. Системы поддерживают использование разнообразных сменных дозирующих головок, количество каналов в которых варьируется от 1 до 384. Для точного переноса водных, вязких и летучих сред применяются специализированные головки, в том числе работающие по принципу положительного вытеснения^[8][9] Масштабируемость комплексов обеспечивается за счёт внедрения модульных дек и рабочих станций. Для создания высокопроизводительных инфраструктур применяются трековые (рельсовые) системы, а также интеграция жидкостных манипуляторов с аналитическими приборами в единые мультиинструментальные автоматизированные линии^[10][11].

Одной из проблем использования автоматизированных систем и роботов для работы с жидкостями является необходимость верификации их корректного функционирования. Такие системы могут давать сбои из-за засорения наконечников пипеток, отказа соленоидных клапанов, повреждённой лабораторной посуды, ошибок оператора и других причин. Для контроля качества дозирования жидкости на автоматизированных платформах применяются различные методы, включая гравиметрические, флуоресцентные и колориметрические измерения^[12]. Помимо ручных методов контроля качества, внедряются и автоматизированные системы онлайн-контроля работы роботов для обработки жидкостей^[13]. Для неинвазивного контроля объёма и обнаружения ошибок в реальном времени активно применяется технология компьютерного зрения. Использование моделей искусственного интеллекта позволяет анализировать изображения с камер, измерять уровень жидкости и оценивать её объём, что снижает необходимость ручного вмешательства^[14][15][16].

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) играет ключевую роль в минимизации человеческого фактора при лабораторных исследованиях^[17]. При анализе сложных образцов алгоритмы машинного обучения обеспечивают стандартизацию процессов и минимизируют субъективность оценки данных. Роботизированные системы на базе ИИ способны с высокой точностью выполнять рутинные операции, такие как дозирование жидкостей и подготовка образцов, а также самостоятельно осуществлять преаналитические и аналитические этапы. ИИ берёт на себя сложные задачи по распознаванию образов, что снижает вероятность ошибок и повышает воспроизводимость результатов^[18].^[19].

Для адаптации лабораторных роботов к непредсказуемым условиям среды и предотвращения ошибок применяются различные технологии ИИ:^[20]

• Компьютерное зрение (в частности, алгоритмы YOLOv8) используется для обнаружения наконечников пипеток и уровней жидкости, а также для выявления ошибок в реальном времени (например, отсутствия наконечника или неверного объёма)^[21].
• Планирование задач и движений (TAMP) позволяет транспортировать ёмкости и наливать жидкости, избегая столкновений и проливов за счёт динамической корректировки планов на основе обратной связи^[20].
• Мультимодальное восприятие, объединяющее зрение, датчики силы и тактильности, обеспечивает коррекцию траекторий в реальном времени при вставке пробирок и работе с микропланшетами^[20].
• Большие языковые модели (LLM) применяются для интерпретации инструкций на естественном языке при подготовке образцов и координации действий между различными станциями^[20].

Архитектура промышленных автоматизированных систем дозирования для очистки воды является стандартизированной. В её состав входят ёмкости для реагентов из химически стойких материалов, системы предварительной обработки, аналитические датчики, высокопроизводительные дозирующие насосы и системы обвязки со статическими смесителями. Для предотвращения аварий применяются детекторы утечек и системы аварийной остановки^[22].^[23][24] Управление процессом осуществляется с помощью программируемых логических контроллеров (ПЛК) и интегрированных систем SCADA. Они образуют замкнутый контур управления с динамической обратной связью: агрегируя данные от датчиков, система автоматически рассчитывает требуемую скорость подачи химикатов и непрерывно регулирует работу дозирующих насосов^[25].^[26] Для онлайн-мониторинга качества воды в режиме реального времени применяются:

• анализаторы pH и окислительно-восстановительного потенциала — для точной корректировки кислотности и осаждения тяжёлых металлов^[25];^[26]
• датчики электропроводности (кондуктометры) — для отслеживания накопления солей и контроля состояния мембран^[25];^[26]
• нефелометры и турбидиметры — для измерения мутности и автоматической корректировки объёмов коагулянтов и флокулянтов^[25].^[27]