Selbstfahrendes Labor beschleunigt Entwicklung von elektrochromen Dünnschichten

In einem neuartigen Ansatz kombiniert ein selbstfahrendes Labor Automatisierung mit maschinellem Lernen, um die Entwicklung von elektrochromen Dünnschichten zu beschleunigen. Diese Materialien, die in energieeffizienten Smart Windows und Displays eingesetzt werden können, zeigen stark unterschiedliche Leistungen je nach Materialwahl und Verarbeitungsbedingungen.

Die Herausforderung liegt darin, eine glatte, fehlerfreie Schicht zu erzeugen, die einen hohen Kontrast zwischen dem bleichenden und dem farbigen Zustand ermöglicht. Durch die Integration automatisierter Datenerfassung, Bildverarbeitung, Spektralanalyse und Bayesscher Optimierung kann das System die Prozessparameter gezielt und effizient erforschen.

Der Ansatz erhöht nicht nur die Durchsatzrate, sondern ermöglicht auch eine gezielte Suche nach optimalen Verarbeitungsbedingungen. Er lässt sich auf verschiedene lösungsbasierte Materialien übertragen und unterstreicht das Potenzial selbstfahrender Labore, die Materialentdeckung und Prozessoptimierung nachhaltig zu verbessern.