Autonomy in materials research: a case study in carbon nanotube growth

机器人 利用 机器人学 计算机科学 人工智能 过程(计算) 自治 系统工程 人在回路中 纳米技术 人机交互 数据科学 工程类 材料科学 法学 计算机安全 政治学 操作系统
作者
Pavel Nikolaev,Daylond Hooper,Frederick Webber,Rahul Rao,Kevin Decker,Michael Krein,Jason Poleski,Rick Barto,Benji Maruyama
出处
期刊:npj computational materials [Nature Portfolio]
卷期号:2 (1) 被引量:367
标识
DOI:10.1038/npjcompumats.2016.31
摘要

Abstract Advances in materials are an important contributor to our technological progress, and yet the process of materials discovery and development itself is slow. Our current research process is human-centred, where human researchers design, conduct, analyse and interpret experiments, and then decide what to do next. We have built an Autonomous Research System (ARES)—an autonomous research robot capable of first-of-its-kind closed-loop iterative materials experimentation. ARES exploits advances in autonomous robotics, artificial intelligence, data sciences, and high-throughput and in situ techniques, and is able to design, execute and analyse its own experiments orders of magnitude faster than current research methods. We applied ARES to study the synthesis of single-walled carbon nanotubes, and show that it successfully learned to grow them at targeted growth rates. ARES has broad implications for the future roles of humans and autonomous research robots, and for human-machine partnering. We believe autonomous research robots like ARES constitute a disruptive advance in our ability to understand and develop complex materials at an unprecedented rate.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
v0id应助zhouyaqiu采纳,获得10
1秒前
1秒前
所所应助陈陈陈采纳,获得10
2秒前
2秒前
kkdd完成签到,获得积分10
4秒前
微笑沛文发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
mmmxuuuuan完成签到,获得积分10
5秒前
123发布了新的文献求助30
6秒前
大模型应助霍夫斯泰德采纳,获得30
8秒前
lilili完成签到,获得积分20
8秒前
vvvv完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
8秒前
秦不语发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
Autaro完成签到,获得积分10
10秒前
菲菲菲非常美丽的毛毛完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
老莫完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
15秒前
乄乂发布了新的文献求助10
16秒前
v0id应助研0种牛马采纳,获得10
16秒前
科研通AI2S应助呼延半莲采纳,获得10
16秒前
18秒前
18秒前
叶文腾完成签到,获得积分10
19秒前
陈陈陈发布了新的文献求助10
19秒前
蜜蜜发布了新的文献求助10
19秒前
谭宇华应助1111chen采纳,获得20
23秒前
lzh发布了新的文献求助10
23秒前
24秒前
共享精神应助乄乂采纳,获得10
25秒前
FashionBoy应助xdm采纳,获得10
26秒前
搜集达人应助lilili采纳,获得10
27秒前
joy完成签到 ,获得积分10
29秒前
30秒前
林小鱼发布了新的文献求助10
31秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Markov Chain Monte Carlo 5000
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
Evidence Summary. Injection (subcutaneous):op- timal administration 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7495064
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9086231
关于积分的说明 19379525
捐赠科研通 7106595
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3249820
关于科研通互助平台的介绍 2419180
邀请新用户注册赠送积分活动 2235551