Real-time experiment-theory closed-loop interaction for autonomous materials science

要約

理論的予測と実験的検証の反復サイクルは、現代の科学的手法の基礎です。
しかし、実際の実験と理論のサイクルにおけることわざの「ループの終了」は、通常、その場限りであり、多くの場合、体系的に繰り返すことが本質的に困難であるか、非現実的であり、計算や研究対象の現象の規模や時間の制約に悩まされます。
。
ここでは、Autonomous MAterials Search Engine (AMASE) をデモンストレーションします。このエンジンでは、ロボット サイエンスに協力して、材料探査のための実験と計算による予測の自動運転連続的周期的相互作用を実行させます。
特に、我々はAMASE形式を、新材料の検索と発見の基本的なタスクである温度-組成状態図の迅速なマッピングに適用しました。
熱処理と薄膜の組成相境界の実験的決定は、ギブズ自由エネルギーの最小化による相図予測のリアルタイム更新と自律的に散在します。
AMASE は、組成全体のごく一部をカバーする自己誘導型キャンペーンからオンザフライで Sn-Bi 二元系薄膜系の共晶相図を正確に決定することができました。温度相空間は 6 倍の減少に換算されます。
必要な実験の数において。
この研究は、人間の介入なしに実行される実験と理論のリアルタイムで自律的かつ反復的な相互作用の可能性を初めて実証しました。

要約(オリジナル)

Iterative cycles of theoretical prediction and experimental validation are the cornerstone of the modern scientific method. However, the proverbial ‘closing of the loop’ in experiment-theory cycles in practice are usually ad hoc, often inherently difficult, or impractical to repeat on a systematic basis, beset by the scale or the time constraint of computation or the phenomena under study. Here, we demonstrate Autonomous MAterials Search Engine (AMASE), where we enlist robot science to perform self-driving continuous cyclical interaction of experiments and computational predictions for materials exploration. In particular, we have applied the AMASE formalism to the rapid mapping of a temperature-composition phase diagram, a fundamental task for the search and discovery of new materials. Thermal processing and experimental determination of compositional phase boundaries in thin films are autonomously interspersed with real-time updating of the phase diagram prediction through the minimization of Gibbs free energies. AMASE was able to accurately determine the eutectic phase diagram of the Sn-Bi binary thin-film system on the fly from a self-guided campaign covering just a small fraction of the entire composition – temperature phase space, translating to a 6-fold reduction in the number of necessary experiments. This study demonstrates for the first time the possibility of real-time, autonomous, and iterative interactions of experiments and theory carried out without any human intervention.

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