TSUKUBA, Japan, 25. August 2023 – (ACN Newswire) – Die Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz (KI) und robotischen Experimentiersystemen wurde in einer bahnbrechenden Proof-of-Concept-Arbeit am National Institute for Materials Science (NIMS) in Japan vereint. Die Forscher beschreiben die Entwicklung und Demonstration ihrer „Closed-Loop“-Automatisierungssoftware in der Zeitschrift Science and Technology of Advanced Materials: Methods.
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| NIMS-OS verknüpft KI und Robotik für innovative Materialforschung |
„Das übergeordnete Ziel unserer Arbeit besteht darin, die Entwicklung von Experimenten zur Erforschung der Materialwissenschaften zu ermöglichen, die dann automatisch und ohne menschliches Eingreifen ablaufen“, sagt der Physiker und Software-Ingenieur Ryo Tamura vom NIMS Center for Basic Research on Materials. Die KI übernimmt zunächst die Aufgaben der Informationsbeschaffung und des experimentellen Entwurfs, die normalerweise von Menschen erledigt werden, und steuert dann die Robotersysteme, die die erforderlichen physischen Aufgaben ausführen können.
Das Team demonstrierte das Potenzial seines Systems, indem es damit Elektrolyte identifizierte, die für die Vermittlung der Ionenbewegung in Lithium-Metall-Batterien geeignet wären.
Die Software namens NIMS Orchestration System (NIMS-OS) enthält zwei grundlegende Modultypen. Die erste nutzt KI-Algorithmen, um archivierte Daten zu den Eigenschaften von Materialien zu untersuchen. Es wählt vielversprechende Materialien aus und schlägt experimentelle Verfahren vor, die es ihnen ermöglichen würden, ein gewünschtes Ziel zu erreichen. Der zweite Modultyp generiert die Anweisungen, die zur Steuerung eines Robotersystems erforderlich sind, das die Anweisungen in die Praxis umsetzt.
Um den gesamten Prozess für ein breites Spektrum von Forschern so einfach wie möglich zu gestalten, hat das Team außerdem eine benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche zur Steuerung entwickelt.
„Die Ergebnisse der anfänglichen Arbeit des Robotersystems über NIMS-OS können zurückgeführt werden, um die KI-Algorithmen, die es steuern, durch mehrere Test- und Verbesserungszyklen zu verfeinern“, sagt Tamura.
In der Proof-of-Concept-Aufgabe, bei der Optionen für die Herstellung von Elektrolyten untersucht wurden, die die Leistung einer Elektrode in einer Lithium-Metall-Batterie maximieren, nutzte NIMS-OS Systeme, die robotisch zu elektrochemischen Zellen zusammengebaut und Lade- und Entladezyklen unterzogen wurden, um sie zu analysieren Leistung. Die Ergebnisse zeigten eindeutig die bessere Elektrolytzusammensetzung und zeigten, dass es Raum für Verbesserungen bei den derzeit kommerziell weit verbreiteten Elektrolyten gibt.
„Unser NIMS-OS ist jetzt als Open-Source-Software auf der weit verbreiteten GitHub-Website öffentlich verfügbar“, sagt Tamura. „Wir planen nun, es weiterzuentwickeln, damit es mit vielen verschiedenen Arten von Roboterexperimentsystemen zusammenarbeiten kann.“
Weitere Informationen
Ryō Tamura
Nationales Institut für Materialwissenschaften (NIMS)
Email: tamura.ryo@nims.go.jp
Papier: https://doi.org/10.1080/27660400.2023.2232297
Über Wissenschaft und Technologie fortgeschrittener Materialien: Methoden (STAM-M)
STAM Methods ist eine Open-Access-Schwesterzeitschrift von Science and Technology of Advanced Materials (STAM) und konzentriert sich auf neue Methoden und Werkzeuge zur Verbesserung und/oder Beschleunigung von Materialentwicklungen, wie z. B. Methodik, Apparatur, Instrumentierung, Modellierung und Hochdurchsatz-Datenerfassung , Material-/Prozessinformatik, Datenbanken und Programmierung. https://www.tandfonline.com/STAM-M
Dr. Yasufumi Nakamichi
STAM Verlagsleiter
Email: NAKAMICHI.Yasufumi@nims.go.jp
Pressemitteilung verteilt von Asia Research News für Science and Technology of Advanced Materials.
Thema: Zusammenfassung der Pressemitteilung
Quelle: Wissenschaft und Technologie fortgeschrittener Materialien
Sektoren: Wissenschaft & Nanotechnologie, Künstliche Intel [AI]
https://www.acnnewswire.com
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- Quelle: https://www.acnnewswire.com/press-release/english/85993/
