from NatureAsia
シンガポールと英国ケンブリッジに設置された2つの自律型実験室（SDL）による共同研究が成功し、その結果を論文がNature Communicationsに掲載されました。この研究では、SDLを使って研究データや物資の流れを効率化する手法を開発し、異なる地域にある研究室間での共同研究を促進する可能性を示唆しています。
SDLの自動化は困難な課題であり、大規模な研究には専門家のチームと高価な装置が必要です。また、SDLは標準化されておらず、研究者のニーズに合わせて個別に調整されています。この柔軟性は小規模な研究には有用ですが、データと施設の共有が困難になることもあります。そのため、SDLを利用した研究は、通常は1つの組織内の大きな研究グループによって行われ、国際的な共同研究にはあまり利用されていません。
この研究では、Markus Kraftらが、抽象的な知識と言語をハードウェアの実行に関連付ける動的な知識グラフを使用し、2つの独立したSDLを接続し、化学反応実験を最適化しました。各SDLは強化学習に従って実験条件を選択し、結果は共通の知識プールに格納され、新しい実験条件の決定に使用されました。2つのSDLは異なるプラットフォームを使用しており、インターネットを介して通信しましたが、協力により、データ生成の高速化、ソフトウェアやハードウェアの故障に対する回復力の向上、効果的なコミュニケーションと共同研究が実現しました。
この概念実証研究は、クラウドコンピューティングによってハードウェアリソースを共有する方法と似ており、自律型実験施設間での共有と共同研究を向上させる可能性があります。
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