論文の概要: AlabOS: A Python-based Reconfigurable Workflow Management Framework for Autonomous Laboratories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13930v1
• Date: Wed, 22 May 2024 18:59:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 20:33:38.399237
• Title: AlabOS: A Python-based Reconfigurable Workflow Management Framework for Autonomous Laboratories
• Title（参考訳）: AlabOS: 自律的な研究所のためのPythonベースの再構成可能なワークフロー管理フレームワーク
• Authors: Yuxing Fei, Bernardus Rendy, Rishi Kumar, Olympia Dartsi, Hrushikesh P. Sahasrabuddhe, Matthew J. McDermott, Zheren Wang, Nathan J. Szymanski, Lauren N. Walters, David Milsted, Yan Zeng, Anubhav Jain, Gerbrand Ceder,
• Abstract要約: AlabOSは、実験のオーケストレーションとリソース管理のための汎用ソフトウェアフレームワークである。 我々は, AlabOS の実装を, プロトタイプの自律材料実験室で実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8330070166920556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent advent of autonomous laboratories, coupled with algorithms for high-throughput screening and active learning, promises to accelerate materials discovery and innovation. As these autonomous systems grow in complexity, the demand for robust and efficient workflow management software becomes increasingly critical. In this paper, we introduce AlabOS, a general-purpose software framework for orchestrating experiments and managing resources, with an emphasis on automated laboratories for materials synthesis and characterization. We demonstrate the implementation of AlabOS in a prototype autonomous materials laboratory. AlabOS features a reconfigurable experiment workflow model, enabling the simultaneous execution of varied workflows composed of modular tasks. Therefore, AlabOS is well-suited to handle the rapidly changing experimental protocols defining the progress of self-driving laboratory development for materials research.
• Abstract（参考訳）: 近年の自律的な研究室の出現と、高スループットスクリーニングとアクティブラーニングのアルゴリズムが組み合わさって、材料発見とイノベーションの加速を約束している。 これらの自律システムは複雑さが増すにつれて、堅牢で効率的なワークフロー管理ソフトウェアへの需要がますます重要になっている。 本稿では,実験のオーケストレーションと資源管理のための汎用ソフトウェアフレームワークであるAlabOSを紹介する。 我々は, AlabOS の実装を, プロトタイプの自律材料実験室で実証した。 AlabOSは再構成可能な実験ワークフローモデルを備えており、モジュラータスクで構成されるさまざまなワークフローを同時に実行することができる。 そのため、AlabOSは、材料研究のための自動運転ラボの開発の進捗を定義する、急速に変化する実験的プロトコルを扱うのに適している。

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