Zamknięcie pętli pomiędzy sztuczną inteligencją a eksperymentami robotycznymi

23 sierpnia 2023 (Wiadomości Nanowerk) Moce sztuczna inteligencja (AI) i zrobotyzowane systemy eksperymentalne połączyły siły w ramach pionierskich prac weryfikacyjnych w Narodowym Instytucie Nauki o Materiałach (NIMS) w Japonii. Naukowcy opisują w czasopiśmie rozwój i demonstrację swojego oprogramowania do automatyzacji w „pętli zamkniętej”. Nauka i technologia zaawansowanych materiałów: metody („NIMS-OS: oprogramowanie do automatyzacji umożliwiające wdrożenie zamkniętej pętli pomiędzy sztuczną inteligencją a eksperymentami zrobotyzowanymi w materiałoznawstwie”). „Ogólnym celem naszej pracy jest umożliwienie zaprojektowania eksperymentów z zakresu nauk o materiałach, a następnie ich automatycznego przebiegu, bez interwencji człowieka” – mówi fizyk i inżynier oprogramowania Ryo Tamura z Centrum Podstawowych Badań Materiałowych NIMS. Sztuczna inteligencja najpierw wykonuje zadania związane ze zbieraniem informacji i projektowaniem eksperymentów, które zwykle wykonują ludzie, a następnie kontroluje systemy robotyczne, które mogą wykonać wymagane zadania fizyczne. Zespół zademonstrował potencjał swojego systemu, wykorzystując go do identyfikacji elektrolitów, które nadawałyby się do pośredniczenia w ruchu jonów w akumulatorach litowo-metalowych. Oprogramowanie, zwane NIMS Orchestration System (NIMS-OS), zawiera dwa podstawowe typy modułów. Pierwsza wykorzystuje algorytmy AI do eksploracji archiwalnych danych na temat właściwości materiałów. Wybiera obiecujące materiały i proponuje procedury eksperymentalne, które pozwolą im osiągnąć zamierzony cel. Moduł drugiego typu generuje instrukcje potrzebne do sterowania systemem robotycznym, który wprowadzi instrukcje w życie. Procedury w NIMS-OS i role poszczególnych skryptów Pythona. (Zdjęcie: NIMS) Aby cały proces był jak najłatwiejszy w użyciu dla szerokiego grona badaczy, zespół zaprojektował także łatwy w użyciu graficzny interfejs użytkownika umożliwiający jego kontrolę. „Wyniki wstępnej pracy systemu zrobotyzowanego za pośrednictwem NIMS-OS można wykorzystać w celu udoskonalenia kontrolujących go algorytmów sztucznej inteligencji w drodze kilku cykli testów i udoskonaleń” – mówi Tamura. W zadaniu weryfikującym koncepcję, w ramach którego badano możliwości wytwarzania elektrolitów maksymalizujących wydajność elektrody w akumulatorze litowo-metalowym, w ramach projektu NIMS-OS wykorzystano systemy, które zostały automatycznie zmontowane w ogniwa elektrochemiczne i poddane cyklom ładowania i rozładowywania w celu analizy ich wydajność. Wyniki wyraźnie zidentyfikowały lepszy skład elektrolitów i wskazały, że istnieje możliwość ulepszenia elektrolitów, które są obecnie szeroko stosowane na rynku. „Nasz system NIMS-OS jest teraz publicznie dostępny jako oprogramowanie typu open source w powszechnie używanej witrynie GitHub” – mówi Tamura. „Teraz planujemy dalszy rozwój go, aby umożliwić współpracę z wieloma różnymi typami zrobotyzowanych systemów eksperymentalnych”.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Motoryzacja / pojazdy elektryczne, Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• ChartPrime. Podnieś poziom swojej gry handlowej dzięki ChartPrime. Dostęp tutaj.
• Przesunięcia bloków. Modernizacja własności offsetu środowiskowego. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.nanowerk.com/news2/robotics/newsid=63531.php