欲しい物質を自動的・自律的に合成する~デジタル技術と自動化・自律化で切り拓く化学・材料研究の新時代~

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2025-05-14 東京大学

東京大学大学院理学系研究科の研究チームは、AIとロボットを活用した自律的な材料開発システムを構築しました。このシステムは、X線回折(XRD)データを自動解析し、ベイズ最適化を用いて成膜条件を最適化することで、LiCoO₂薄膜の結晶性を向上させました。実験データは共通フォーマット(MaiML)でクラウド管理され、理論予測と迅速に連携可能です。また、産学官連携の「デジタルラボラトリー研究会」を通じて、標準化や人材育成を進め、研究の自動化・自律化を推進しています。この取り組みは、材料開発の効率化と革新を目指すものです。

欲しい物質を自動的・自律的に合成する~デジタル技術と自動化・自律化で切り拓く化学・材料研究の新時代~
図1:自動・自律実験を行うシステムの全体図

<関連情報>

モジュール化された測定システムと標準化されたデータ形式を持つデジタル検査室 A digital laboratory with a modular measurement system and standardized data format

Kazunori Nishio, Akira Aiba, Kei Takihara,Yota Suzuki, Ryo Nakayama, Shigeru Kobayashi, Akira Abe, Haruki Baba, Shinichi Katagiri, Kazuki Omoto, Kazuki Ito,Ryota Shimizu and Taro Hitosugi
Digital Discovery  Published:14 May 2025
DOI:https://doi.org/10.1039/D4DD00326H

Abstract

Machine learning, robotics, and data are the keys for accelerating the discovery of new materials. While collecting more data is essential, the experimental processes remain a bottleneck. In this study, we constructed a digital laboratory by interconnecting apparatuses using robots to collect experimental data (synthesis processes and measured physical properties, including measurement conditions) for solid materials research. A variety of modular experimental instruments are physically interconnected, enabling fully automated processes from material synthesis to measurement and analysis. The data from each measurement instrument are outputted in an XML format, namely MaiML, and collected in a cloud-based database. In addition, the data are analyzed by software and utilized on the cloud. Using this system, we demonstrate an autonomous synthesis of high-quality LiCoO2 (001) thin films. The system maximized the X-ray diffraction peak-intensity ratio of LiCoO2 (001) thin films using Bayesian optimization. This system demonstrates advanced automatic and autonomous material synthesis for data- and robot-driven materials science.

0505化学装置及び設備
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