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J-GLOBAL ID:202202288246660755   整理番号:22A0952581

階層的実験室オートメーションとオーケストレーションによる材料科学におけるモジュール自律フィードバックループの実現【JST・京大機械翻訳】

Enabling Modular Autonomous Feedback-Loops in Materials Science through Hierarchical Experimental Laboratory Automation and Orchestration
著者 (12件):
資料名:
巻:号:ページ: e2101987  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2484A  ISSN: 2196-7350  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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材料加速プラットフォーム(MAP)は,コンビナトリアル合成,高スループット特性化,自動分析,および機械学習の統合のパラダイムで動作している。MAP内では,1つまたは複数の自律フィードバックループは,ある機能特性のための材料を最適化し,あるいは新しい洞察を生成することを目的とする。与えられた実験キャンペーンの範囲は,実験フレームワークに統合される実験と解析活動の範囲によって定義される。ここでは,階層的実験室自動化と調整(HELAO)フレームワークの中で多くの行動を統合する方法を示した。それらは,実験,シミュレーション,およびデータベースからのデータを組み入れることができる分散型研究機器を組織化する能力を示した。HELAOインタフェイス実験室ハードウェアとソフトウェアは,実験,データ解析,起源追跡,および自律計画を実行するため,いくつかのコンピュータとオペレーティングシステムにわたって分布した。並列化は,複数の機器が効果的に協調できるならば,知識生成を加速させるための効果的なアプローチであり,HELAOによって調整される並列電気化学実験で実証した。自律研究戦略の効率的な実装は,デバイス共有,非同期マルチスレッド化,および実験調整におけるデータ管理の完全統合を必要とし,著者の知る限りでは初めて実証された。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
移動通信  ,  人工知能 

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