Investigadores de la Universidad de Tokio han desarrollado un sistema de laboratorio digital que automatiza por completo la síntesis de materiales y la evaluación de propiedades estructurales y físicas de muestras de películas delgadas. Esta innovadora herramienta, conocida como dLab, permite a los científicos sintetizar autonomamente muestras y medir sus propiedades materiales, marcando un avance significativo en la ciencia de materiales impulsada por datos y robots.
La investigación ha sido publicada en la revista Digital Discovery y representa un esfuerzo por superar el cuello de botella que enfrenta la recolección de datos durante el proceso experimental. La creación del dLab se basa en la interconexión de aparatos diseñados para la investigación de materiales sólidos. Los investigadores han integrado robots que recogen datos experimentales y miden propiedades físicas bajo condiciones específicas.
Características del dLab
El dLab incluye una variedad de instrumentos experimentales modulares que están interconectados físicamente, lo que permite automatizar procesos desde la síntesis de materiales hasta una amplia gama de mediciones, como la caracterización de microestructuras superficiales, patrones de difracción de rayos X, espectros de Raman, conductividad eléctrica y transmitancia óptica.
Este sistema se compone de dos subsistemas: uno que integra los instrumentos experimentales para realizar síntesis y mediciones automatizadas, y otro que se ocupa de la recolección y análisis de datos. Cada instrumento de medición proporciona datos en un formato XML llamado MaiML, que se almacena en una base de datos en la nube. Posteriormente, los datos son analizados por software especializado también en la nube.
El profesor Taro Hitosugi, de la Escuela de Graduados en Ciencias de la Universidad de Tokio, destacó que «el sistema puede sintetizar de forma autónoma un material de película delgada especificado por un investigador». Utilizando el dLab, su equipo logró la síntesis autónoma de películas delgadas de electrodos positivos de iones de litio y su evaluación estructural mediante mediciones de patrones de difracción de rayos X.
En años recientes, la intersección entre el aprendizaje automático y la robótica ha proporcionado a los investigadores nuevas herramientas para llevar a cabo experimentos automáticos y autónomos. «Hoy en día, los laboratorios no son solo lugares donde se alojan instrumentos experimentales, sino fábricas para producir materiales y datos», apuntó Hitosugi. Al delegar tareas experimentales repetitivas a sistemas robóticos controlados por aprendizaje automático, los investigadores pueden sintetizar, medir y analizar un gran número de muestras, generando así una abundante cantidad de datos.
Sin embargo, los avances en la modularización y estandarización en la investigación de materiales sólidos todavía son incipientes. Uno de los desafíos actuales es la falta de estándares establecidos para las formas y tamaños de las muestras y los porta-muestras. Existen diversas formas físicas de los materiales sólidos, como polvos y formas masivas, lo que complica la recolección de datos.
La Asociación Japonesa de Fabricantes de Instrumentos Analíticos (JAIMA) ha colaborado con empresas miembros y el Ministerio de Economía, Comercio e Industria para establecer un formato de datos llamado MaiML, que fue registrado como estándar industrial japonés en 2024. Este formato estandarizado proporciona una base unificada para la recolección y uso de datos.
De cara al futuro, el equipo espera mejorar el sistema mediante la estandarización del software de orquestación y la programación. Esto les permitirá expandir la exploración de materiales y gestionar tareas para múltiples muestras de forma más eficiente. Su objetivo es aprovechar el dLab para acelerar el desarrollo de materiales y fomentar un entorno de investigación que potencie la creatividad de los científicos.
