Materials Acceleration Platforms: On the way to autonomous experimentation

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作者
Martha M. Flores‐Leonar,L.M. Mejía-Mendoza,Andrés Aguilar-Gránda,Benjamín Sánchez-Lengeling,Hermann Tribukait,Carlos Amador‐Bedolla,Alán Aspuru‐Guzik
出处
期刊:Current opinion in green and sustainable chemistry [Elsevier]
卷期号:25: 100370-100370 被引量:84
标识
DOI:10.1016/j.cogsc.2020.100370
摘要

Materials Acceleration Platforms are an emerging paradigm to accelerate materials discovery as an effort to develop technology solutions that can help address or mitigate climate change concerns. These platforms combine artificial intelligence, robotic systems, and high-performance computing to achieve autonomous experimentation. Nevertheless, their development faces challenges to achieve full autonomy. In this work, we present state-of-the-art robotic platforms and machine learning approaches for autonomous experimentation, their integration, and applications, particularly in the field of materials for clean energy technologies. Later, we discuss the challenges and suggest improvements to be considered in the endeavor to accomplish autonomous experimentation.
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