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The Autonomous Formulation Laboratory: An Open Liquid Handling Platform for Formulation Discovery Using X-ray and Neutron Scattering
Chemistry of Materials ( IF 7.2 ) Pub Date : 2023-01-24 , DOI: 10.1021/acs.chemmater.2c03118 Peter A. Beaucage 1, 2 , Tyler B. Martin 2
Chemistry of Materials ( IF 7.2 ) Pub Date : 2023-01-24 , DOI: 10.1021/acs.chemmater.2c03118 Peter A. Beaucage 1, 2 , Tyler B. Martin 2
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The application of machine learning techniques to X-ray scattering experiments has been of significant recent interest, offering advances in areas such as the study of complex oxides. Despite these success stories, few applications of these techniques into soft materials have been reported, likely due in part to the highly nonequilibrium nature of soft materials phase spaces and the complexities associated with autonomous formulation preparation. Here, we report the design of the Autonomous Formulation Laboratory, a robust platform for the automated synthesis and measurement of complex liquid mixtures using X-ray and neutron scattering, readily extensible to system-specific complementary techniques such as spectroscopy and rheometry. We describe the application of the platform to generate dense, highly reproducible data sets on material systems ranging from silica nanoparticles to block copolymer micelles. We expect the platform to prove revolutionary to the understanding of the stability of complex liquid formulations and the resulting data sets to provide fertile ground for the development of machine learning techniques for complex soft materials phase spaces.
中文翻译：
自主配方实验室：使用 X 射线和中子散射发现配方的开放式液体处理平台
机器学习技术在 X 射线散射实验中的应用最近引起了人们的极大兴趣，在复杂氧化物的研究等领域取得了进展。尽管有这些成功案例，但很少有人报道这些技术在软材料中的应用，部分原因可能是软材料相空间的高度非平衡性质以及与自主制剂制备相关的复杂性。在这里，我们报告了自主配方实验室的设计，这是一个强大的平台，用于使用 X 射线和中子散射自动合成和测量复杂的液体混合物，很容易扩展到特定系统的互补技术，如光谱学和流变学。我们描述了平台生成密集的应用程序，从二氧化硅纳米粒子到嵌段共聚物胶束的材料系统的高度可重复的数据集。我们希望该平台能够证明对理解复杂液体配方的稳定性和由此产生的数据集具有革命性意义，从而为复杂软材料相空间的机器学习技术的开发提供沃土。
更新日期：2023-01-24
中文翻译：
自主配方实验室：使用 X 射线和中子散射发现配方的开放式液体处理平台
机器学习技术在 X 射线散射实验中的应用最近引起了人们的极大兴趣，在复杂氧化物的研究等领域取得了进展。尽管有这些成功案例，但很少有人报道这些技术在软材料中的应用，部分原因可能是软材料相空间的高度非平衡性质以及与自主制剂制备相关的复杂性。在这里，我们报告了自主配方实验室的设计，这是一个强大的平台，用于使用 X 射线和中子散射自动合成和测量复杂的液体混合物，很容易扩展到特定系统的互补技术，如光谱学和流变学。我们描述了平台生成密集的应用程序，从二氧化硅纳米粒子到嵌段共聚物胶束的材料系统的高度可重复的数据集。我们希望该平台能够证明对理解复杂液体配方的稳定性和由此产生的数据集具有革命性意义，从而为复杂软材料相空间的机器学习技术的开发提供沃土。
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