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AI驱动的数字实验室正在变革材料研究

东京大学的研究人员开发出了一套突破性的数字实验室(dLab)系统,实现了薄膜材料合成与评估的全自动化。该系统利用机器学习与机器人技术,无需人工干预即可自主制备样品并进行全面测量。通过标准化数据格式并连接模块化仪器,dLab加速了材料开发进程,让研究人员能够专注于科学发现的创造性工作。
AI驱动的数字实验室正在变革材料研究

东京大学的研究团队近日推出了一套创新的数字实验室系统,这一系统标志着材料科学研究方式的范式转变。

dLab系统的详细介绍已发表于最新一期《Digital Discovery》期刊。该系统由物理互联的模块化实验仪器组成,实现了从材料合成到全面性能测量的全流程自动化。通过这一集成,研究人员能够将重复性的实验任务交由由机器学习算法控制的机器人系统完成。

“我们展示了该系统能够自主合成研究人员指定的薄膜材料,”东京大学理学院的人见太郎教授解释道。他的团队成功演示了锂离子正极薄膜的自主合成,以及通过X射线衍射图谱测量对其结构进行评估。

dLab架构主要由两大系统组成:一是集成实验仪器,实现材料自动合成与测量;二是负责数据采集与分析。每台测量仪器均以标准化的XML格式——MaiML(测量分析仪器标记语言)输出数据。该格式于2024年在日本分析仪器工业协会与日本经济产业省的合作下,被注册为日本工业标准。

这一标准化举措解决了材料研究中的关键瓶颈,为样品托盘与数据采集建立了统一格式。“如今,实验室不仅仅是存放实验仪器的场所,更是材料与数据的生产工厂,实验设备作为一个系统协同运行,”人见教授指出。

展望未来,团队计划通过标准化编排软件与调度系统,进一步提升多样品任务管理的效率。“我们致力于数字化研发环境,培养能够利用这些技术的研究人员,并推动数据共享与利用,”东京科学研究所特别任命副教授西尾和典作为论文第一作者表示,“这样的环境将充分释放研究人员的创造力。”

Source: Sciencedaily

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