High Throughput Characterization of Organic Thin Film Transistors
Notice bibliographique
Résumé
Automation is vital to accelerating research. In recent years, the application of self-driving labs to materials discovery and device optimization has highlighted many benefits and challenges inherent to these new technologies. Successful automated workflows offer tangible benefits to fundamental science and industrial scale-up by significantly increasing productivity and reproducibility all while enabling entirely new types of experiments. However, it's implemtation is often time-consuming and cost-prohibitive and necessitates establishing multidisciplinary teams that bring together domain-specific knowledge with specific skillsets in computer science and engineering. This perspective article provides a comprehensive overview of how the research group has adopted "hybrid automation" over the last 8 years by using simple automatic electrical testers (autotesters) as a tool to increase productivity and enhance reproducibility in organic thin film transistor (OTFT) research. From wearable and stretchable electronics to next-generation sensors and displays, OTFTs have the potential to be a key technology that will enable new applications from health to aerospace. The combination of materials chemistry, device manufacturing, thin film characterization and electrical engineering makes OTFT research challenging due to the large parameter space created by both diverse material roles and device architectures. Consequently, this research stands to benefit enormously from automation. By leveraging the multidisciplinary team and taking a user-centered design approach in the design and continued improvement of the autotesters, the group has meaningfully increased productivity, explored research avenues impossible with traditional workflows, and developed as scientists and engineers capable of effectively designing and leveraging automation to build the future of their fields to encourage this approach, the files for replicating the infrastructure are included, and questions and potential collaborations are welcomed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».