数据与机器人驱动的材料科学数字实验室

数据与机器人驱动的材料科学数字实验室

系统概述

某大学研究人员与合作者开发了一套数字实验室系统，能够全自动化完成薄膜样品的材料合成、结构特性及物理性能评估。这套名为dLab的系统展示了数据与机器人驱动材料科学领域先进的自动化和自主材料合成能力。

当前研究成果已发表于《Digital Discovery》期刊。

技术架构

自动化实验系统

dLab由两个核心系统组成：

• 实验执行系统：集成各类模块化实验仪器，实现材料合成与测量的自动化
• 数据处理系统：负责数据收集与分析工作

数据标准化流程

每个测量仪器输出的数据均采用XML格式的MaiML数据存储标准，这些数据被收集到云端数据库后，由专用软件进行分析和利用。

技术实现细节

机器人自动化

研究人员构建了用于固体材料研究的互联设备数字实验室，利用机器人收集实验数据（包括合成过程和测量条件），并测量物理特性。dLab包含多种物理互联的模块化实验仪器，能够全自动化完成从材料合成到表面微结构、X射线衍射图案、拉曼光谱、电导率和光学透射率等多种测量。

实际应用验证

通过dLab系统，研究团队成功演示了锂离子正极薄膜材料的自主合成，并通过X射线衍射图案测量进行了结构评估。

技术挑战与解决方案

标准化难题

固体材料研究中的模块化和标准化仍处于初级阶段，主要挑战包括：

• 样品和样品支架形状尺寸缺乏统一标准
• 测量数据格式不统一，增加了数据收集难度

标准化进展

日本分析仪器制造商协会与成员公司及经济产业省合作，建立了名为"测量分析仪器标记语言（MaiML）"的数据格式，该格式已于2024年注册为日本工业标准，为数据收集和使用提供了统一格式。

未来发展方向

研究团队计划通过标准化编排软件和调度来改进系统，这将有助于：

• 扩展材料探索范围
• 更有效地管理多个样品的任务
• 加速材料开发进程

最终目标是实现研发环境的数字化，培养能够利用这些技术的研究人员，并促进数据共享和利用，充分释放研究人员的创造力。

技术影响

通过将重复性实验任务分配给机器学习控制的机器人系统，研究人员能够合成、测量和分析大量样品，从而生成广泛的数据。这种数据和机器人驱动的科学，结合材料合成和测量仪器的标准化以及数据收集的自动化，将显著改变研究工作的开展方式。
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