Automatizazioa, ikerketa bizkortzeko

SMARTen berrikuntza nagusia, beraz, ez dago soilik aztertzen diren materialetan, baita material horiek aurkitzeko eta optimizatzeko metodologian ere.

Esperimentu bakoitza banan-banan prestatu, egin eta aztertzen duen lan-fluxu sekuentzial batean soilik oinarritu beharrean, proiektuak errendimendu handiko metodo esperimental automatizatuak garatzen ditu, aldagai gehiago modu eraginkor eta erreproduzigarrian aztertu ahal izateko.

Horretarako, ikerketaren hainbat fase automatizatzeko sistemak garatu eta optimizatu behar dira, materialen sintesitik karakterizazioraino. Automatizazioak esperimentu gehiago egitea ahalbidetzen du, emaitzen arteko konparagarritasuna hobetzen du eta esku-hartze manual handia behar duten zeregin errepikakorrak murrizten ditu.

Karakterizazio aurreratua proiektuaren beste zutabeetako bat da. X izpien difrakzioa (XRD) bezalako teknikek eta ALBA sinkrotroian egindako operando esperimentuek material baten hasierako egitura ez ezik, bateriaren karga- eta deskarga-prozesuetan egitura hori nola aldatzen den ere aztertzea ahalbidetzen dute. Proiektuak hasieratik aurreikusi zuen ALBA sinkrotroia erabiltzea operando esperimentuetarako eta konputazio-azpiegiturak erabiltzea dentsitate funtzionalaren teoriako kalkuluetarako.

Esperimentutik datuetara, eta datuetatik hurrengo esperimentura

Material berrien aurkikuntza bizkortzeak sortutako informazio kopuru handia modu eraginkorrean kudeatzea ere eskatzen du.

Horregatik, SMARTek datuak estandarizatzeko, kudeatzeko eta automatikoki aztertzeko tresnak integratzen ditu, baita adimen artifizialeko eta ikaskuntza automatikoko metodoak ere. Helburua da esperimentuetatik lortutako emaitzek hurrengo urratsean zer konposizio edo baldintza aztertu behar diren aukeratzen laguntzea.

Horri esperimentuen eta ereduen arteko begizta itxiko estrategia esaten zaio: esperimentuek datuak sortzen dituzte, datuek ereduak elikatzen dituzte eta ereduek hurrengo esperimentu esanguratsuenak aukeratzen laguntzen dute. Horrela, beharrezkoak ez diren iterazioak murriztu eta baliabide esperimentalak materialen espazioaren eremu interesgarrienetara bideratu nahi dira.

Sodio-ioizko baterietatik harago doan metodologia

SMARTek sodio-ioizko bateriak erabiltzen ditu ikerketa-kasu nagusi gisa, baina garatutako metodologiaren aplikazio-eremua zabalagoa da. Sintesi eta karakterizazio automatizatuak, datuen kudeaketa estandarizatuak eta algoritmoek lagundutako erabakiak beste material-familia eta ikerketa-eremu askotan ere erabil daitezke.

Horrela, SMARTek Materials Acceleration Platforms edo materialak bizkortzeko plataformen garapenean laguntzen du. Plataforma horiek esperimentazioa, automatizazioa, karakterizazioa, datuak eta tresna konputazionalak integratzen dituzte material berriak aurkitzeko eta optimizatzeko behar den denbora murrizteko.

SMARTen bidez, CIC energiGUNEk energia biltegiratzeko material aurreratuen arloko ikerketa indartzen du, eta automatizazioak, ezagutza zientifikoak eta tresna digitalek elkarlanean material baten esploraziotik haren ulermen eta optimizaziora arteko bidea bizkortzen duten ikerketa-eredu baterantz beste urrats bat egiten du.