Optimization of Robotic Liquid Handling as a Capacitated Vehicle Routing Problem

要約

我々は、自動化された化学実験室における液体ハンドリング作業の実行時間を短縮するための最適化戦略を提示する。タスクをキャパシテイド・ビークル・ルーティング問題（CVRP）として定式化することにより、ロジスティクスや輸送計画で伝統的に使用されているヒューリスティック・ソルバを活用して、タスクの実行時間を最適化する。個々に制御可能なチップを持つ8チャンネルピペットを用いて例証するように、我々のアプローチは、異なる実験器具形式（ウェルプレート、バイアルホルダーなど）にわたってロバストな最適化性能を実証し、ベースラインのソート手法と比較して、ランダムに生成されたタスクの実行時間を最大37％短縮することを達成した。さらに、この方法を実世界のハイスループット材料探索キャンペーンに適用したところ、最適化時間を3分かけることで、最もパフォーマンスの高いソーティングベースの戦略と比較して、実行時間を61分短縮することができた。この結果は、ハードウェアを変更することなく、自動化されたラボのスループットと効率を大幅に改善できる可能性を強調するものである。この最適化戦略は、薬剤の組み合わせスクリーニング、反応条件の最適化、材料開発、製剤工学などの分野におけるコンビナトリアル実験を加速する、実用的でスケーラブルなソリューションを提供する。

要約(オリジナル)

We present an optimization strategy to reduce the execution time of liquid handling operations in the context of an automated chemical laboratory. By formulating the task as a capacitated vehicle routing problem (CVRP), we leverage heuristic solvers traditionally used in logistics and transportation planning to optimize task execution times. As exemplified using an 8-channel pipette with individually controllable tips, our approach demonstrates robust optimization performance across different labware formats (e.g., well-plates, vial holders), achieving up to a 37% reduction in execution time for randomly generated tasks compared to the baseline sorting method. We further apply the method to a real-world high-throughput materials discovery campaign and observe that 3 minutes of optimization time led to a reduction of 61 minutes in execution time compared to the best-performing sorting-based strategy. Our results highlight the potential for substantial improvements in throughput and efficiency in automated laboratories without any hardware modifications. This optimization strategy offers a practical and scalable solution to accelerate combinatorial experimentation in areas such as drug combination screening, reaction condition optimization, materials development, and formulation engineering.

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