AI自動実験室が12時間で鉛フリー発光ナノ材料を発見(AI-Powered Lab Discovers Brighter Lead-Free Nanomaterials)

2026-05-04 ノースカロライナ州立大学(NC State)

North Carolina State Universityの研究チームは、AIを活用した自動化実験システムにより、鉛を含まない高輝度ナノ材料をわずか12時間で発見することに成功した。従来は数週間〜数カ月を要した材料探索を、機械学習とロボット実験の統合により大幅に短縮した点が特徴である。AIが実験条件を自律的に最適化し、発光特性の高い組成を迅速に特定することで、環境負荷の低い新材料開発を加速する。この手法はディスプレイや照明などへの応用が期待されるほか、材料科学全体における探索プロセスの革新にも寄与する。データ駆動型研究の重要性を示す成果である。

AI自動実験室が12時間で鉛フリー発光ナノ材料を発見(AI-Powered Lab Discovers Brighter Lead-Free Nanomaterials)
Image: Junbin Li

<関連情報>

反応干渉の探索と二重ペロブスカイトナノプレートレットの合成のための自律型マイクロ流体実験 Autonomous microfluidic experimentation for exploring reaction interference and synthesizing double perovskite nanoplatelets

Junbin Li,Fernando Delgado-Licona,Zhenyang Liu,Hayden Perry,Jinge Xu,Nikolai Mukhin,Sina Sadeghi,Ou Chen & Milad Abolhasani
Nature Communications  Published:04 May 2026
DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-026-72765-2  Unedited version

Abstract

Self-driving laboratories enable accelerated exploration of chemical and materials spaces by coupling automated experimentation with machine-learning-guided decision making. However, extending autonomous discovery to compositionally complex materials with multiple coupled reaction pathways remains a significant challenge. Here, we introduce PoLARIS, a microfluidic self-driving laboratory designed for time- and material-efficient autonomous synthesis, optimization, and mechanistic interrogation of multi-element nanocrystals. Using PoLARIS, we achieve rapid data-driven optimization of metal halide double perovskite nanoplatelets, comprising up to six distinct elements synthesized via a continuous-flow heat-up reaction. The platform integrates a modular microfluidic reactor architecture with closed-loop experiment selection to efficiently navigate a high-dimensional synthesis parameter space. Beyond autonomous multi-element nanoplatelet synthesis and optimization, PoLARIS utilizes dynamic flow experimentation to enable mechanistic inference of precursor reactivity and reaction pathways governing nanoplatelet formation. This work establishes microfluidic self-driving laboratories as a generalizable approach for unifying autonomous synthesis optimization with mechanistic understanding in compositionally complex colloidal materials systems. PoLARIS framework provides a scalable pathway toward autonomous discovery in other multi-element and high-entropy colloidal nanocrystals beyond double perovskites.

0501セラミックス及び無機化学製品
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