Pesquisadores e seus associados da Universidade de Tóquio criaram um sistema de laboratório digital que torna completamente automatizada a síntese material e a avaliação de propriedades estruturais e físicas das amostras de filmes finos completamente automatizados. A equipe, incluindo o Laboratório Digital, ou DLAB, pode acumular amostras de filme fino e medir as propriedades de seu material. O sistema exibe uma síntese avançada de materiais automáticos e autônomos para a ciência dos materiais orientados a dados e robôs.
A pesquisa atual é publicada na revista Descoberta digitalO
O aprendizado de máquina, a robótica e os dados são considerados importantes para a descoberta de novos materiais. No entanto, embora a coleta de dados seja um componente necessário, há uma barreira para essa parte do processo experimental.
Assim, os pesquisadores criaram um laboratório digital com máquinas entre associadas para pesquisa de material sólido. Eles usaram robôs para coletar dados experimentais, como o processo de síntese e as características físicas, incluindo as condições de medição. Eles têm uma variedade de experimentos modulares em DLABs que são fisicamente inter -associados. Ele permite que os pesquisadores automaticamente automaticamente automaticamente automaticamente automaticamente automaticamente automaticamente, padrões de dispersão de raios-X, espectros Raman (uma técnica de análise química usando luz dispersa), condutividade elétrica e transmissão óptica.
O DLAB consiste em dois sistemas. Um sistema integra instrumentos experimentais para a síntese e medição automática de materiais, o outro gerencia a coleta e análise de dados. Cada materiais de medida fornece dados de saída em um armazenamento de dados de formato XML chamado MyML, que é coletado no banco de dados baseado em nuvem. Em seguida, os dados são analisados por software e são usados na nuvem.
“Provamos que o sistema pode acumular autonomicamente um material de filme fino especificado por um pesquisador”, disse Taro Hitosugi, professor da Escola de Pós-Graduação em Tóquio. Usando o DLAB, sua equipe demonstrou sua avaliação estrutural através da síntese autônoma de filmes finos de eletrodos positivos de íons de lítio e medir o padrão de dispersão de raios-X.
Nos últimos anos, o aprendizado de máquina e a robótica forneceram novas maneiras de estudar exames automatizados e autônomos dos pesquisadores. “Hoje, os laboratórios não são apenas um lugar para equipamentos experimentais, mas também as fábricas para produzir materiais e dados, onde o equipamento experimental atua como um sistema”, disse Hitosugi.
Os pesquisadores podem acumular, medir e analisar um grande número de amostras, alocando experimentos recorrentes a sistemas de robôs controlados pelo aprendizado de máquina. Isso afetará significativamente a forma como a pesquisa é realizada, incluindo a automação dos dados e o padrão da ciência, síntese de materiais e instrumentos de medição orientados a robôs e a coleta de dados de coleta de dados.
“Nosso trabalho atual está abordando os desafios da aceleração de pesquisas em ciência material”, diz Hitosugi. “Nossa pesquisa de métodos aprimora o uso de dados. Nosso objetivo é criar um ambiente de pesquisa em que os pesquisadores possam se concentrar na criatividade. A introdução de aprendizado de máquina e robótica avançará ainda mais a descoberta da ciência da ciência, da teoria mais profunda e dos novos materiais”.
No entanto, apesar do progresso recente, a modularização e a padronização em materiais difíceis ainda são primários. Uma das razões a serem contribuídas é a falta de valores estabelecidos para o tamanho e o tamanho da amostra e a amostra. Materiais sólidos estão disponíveis em várias formas físicas, incluindo formas em pó e a granel. Os pesquisadores precisam de tamanho de amostra e amostras de qualidade. Há também a falta de um formato unificado para medir dados, complicando a coleta de dados. As agências e medidas membros da Associação de Instrumentos Analíticos do Japão (JIMA) com o Ministério da Economia, Comércio e Indústria ajudaram na criação de um formato de dados chamado Languagem de marcação de instrumentos (MYML). O MEML foi registrado como valor industrial japonês em 2024 Este formato padronizado fornece um formato unificado para coletar dados e usar dados.
No futuro, a equipe espera que a equipe melhore o sistema, padronizando o software de orquestração e o cronograma. Isso permitirá que os pesquisadores expandam os materiais e gerenciem mais eficientemente para várias amostras. Seu objetivo é ganhar o DLAB para acelerar o desenvolvimento do material. “Nosso objetivo é digitalizar o ambiente de pesquisa e desenvolvimento, pesquisadores que podem usar essas tecnologias e facilitar a parcela de dados”, disse o pesquisador associado e escritor principal Kazunori Nishio, especialmente um professor especialmente empregado no Science Tokyo Institute. “Esse ambiente fará com que os pesquisadores ganhem totalmente a criatividade”.
