Democratizing self-driving labs through user-developed automation infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
As self-driving labs become widely deployed in chemicals and materials research, interest in democratizing access to these platforms is growing. SDLs can be democratized by lowering their costs to increase accessibility and by creating systems that allow researchers to modify, extend, and share SDL tools to meet the needs of their science and contribute to the advancement of the SDL community. In particular, user-developed automation infrastructure is an important component of democratized SDL ecosystems. To advance community adoption of democratized SDL practices, we organized the “Democratizing Self-Driving Labs” workshop held at the 2024 Accelerate conference. As part of this workshop, the authors contributed to a demonstration of their user-developed automation infrastructure. 14 examples of custom built hardware, software, and workflows were shared. This workshop provided an opportunity for researchers to see user-developed infrastructure in action, learn about how they could integrate these projects into their work, and contribute to discussion about what is needed to advance the state of democratized SDLs. In this perspective, ten contributed examples of user-developed hardware and software from the workshop are highlighted. Despite a diverse array of projects, common motivations for pursuing user-developed infrastructure were cost savings and specification requirements that were unmet by commercially available products. Continuing to advance the state of user-developed automation infrastructure will require commitments to completing high-quality documentation for open-source hardware projects, pathways for materials researchers to learn hardware development skills, and more opportunities for researchers to share their infrastructure advancements, in addition to the scientific advancements that they enable.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».