材料科学中的计算方法和实验方法常常被认为是完全独立的两件事。一方面，计算机模拟用于解释和预测材料的性质，包括尚未合成的新材料。另一方面，实验测试材料在受控情况下的实际行为，并用于确认和验证计算预测。
但材料科学的前进之路确实是让这两种方法齐头并进，正如NCCR MARVEL的成员Giovanni Pizzi和Nicola Marzari与Empa的Corsin Battaglia共同领导的《材料化学杂志a》上的一篇新出版物所发生的那样，来自保罗·谢勒研究所(PSI)、Empa、EPFL、苏黎世联邦理工学院和柏林理工学院Universität的研究人员也参与其中。
研究人员展示了NCCR MARVEL公司开发的计算工作流引擎AiiDA不仅可以用于运行模拟，还可以用于运行实际实验，从控制实验设备到存档和分析结果数据。
PSI乔瓦尼·皮齐小组的科学家艾丹·宾格拉斯(Edan Bainglass)解释说:“在这个过程中有几个组成部分。”
“首先，有一个名为Aurora的机器人，它可以同时组装多达36个具有不同电池组件的硬币电池。一旦电池准备好了，它们就会被放置在电池循环器的架子上，在不同的条件下反复充电和放电。”
接下来，由瑞士联邦材料科学与技术实验室(Empa)开发的开源软件工具“番茄”(tomato)被用来控制循环器的操作，设置电压和电流等参数，并使电池完成所需的充放电循环。
“该软件负责与骑行者沟通，收集数据，并将结果直接解析成可以进一步处理的文件，”番茄的主要开发人员彼得克劳斯解释说，他以前在Empa工作，现在在Technische Universität柏林工作。
这项新研究的核心正是将AiiDA与番茄结合起来，这样就可以编写AiiDA工作流程，并使用AiiDA来控制电池的循环。优点是现在可以在循环工作流程中为每个样本分配一组循环协议，并且可以一次提交多个样本，仅受可用循环器数量的限制。
“否则，对于你想用番茄做的每一个实验和每一个方案，你都必须一个接一个地做，”宾格拉斯说。
比方说，一个实验意味着首先让电池经过一个形成循环，以产生钝化电极/电解质界面，然后再进行长期循环。AiiDA允许研究人员通过图形界面准备实验，而不是手动设置每个样本的每个协议，将几个协议打包在一起，并在尽可能多的样本上批量提交，沿途进行各种检查。
此外，在收集和分析数据时，您还拥有AiiDA的常规优势，包括对数据的完整来源跟踪。此外，由于我们在AiiDAlab开发了定制的网络界面(应用程序)，我们的整体平台成为了批量提交、数据收集、来源跟踪和分析的一站式商店，”Bainglass说。
“这是AiiDA第一次被用于驱动自动化实验，而不是模拟，使用相同的底层理念、数据结构和工作流引擎，”Giovanni Pizzi指出。
“我们将自动模拟和实验紧密结合在一起，这是迈向未来全自动驾驶实验室完全集成平台的关键第一步。”
更多信息:Peter Kraus等人，信任与控制之间的桥梁:计算工作流程满足自动电池循环，Journal of Materials Chemistry A(2024)。DOI: 10.1039/D3TA06889G期刊信息:材料化学杂志A由国家研究能力中心(NCCR)提供MARVEL引文:计算工作流引擎，与机器人平台相匹配，首次用于驱动实验(2024年4月29日)检索自2024年4月29日https://techxplore.com/news/2024-04-workflow-robotic-platform.html此文档受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。
