論文の概要: A self-driving lab for solution-processed electrochromic thin films

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05989v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 13:19:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 04:16:52.499801
• Title: A self-driving lab for solution-processed electrochromic thin films
• Title（参考訳）: 溶液処理されたエレクトロクロミック薄膜の自動運転ラボ
• Authors: Selma Dahms, Luca Torresi, Shahbaz Tareq Bandesha, Jan Hansmann, Holger Röhm, Alexander Colsmann, Marco Schott, Pascal Friederich,
• Abstract要約: 溶液処理されたエレクトロクロミック材料は、エネルギー効率の良いスマートウィンドウやディスプレイに高い可能性をもたらす。 スピンコーティングされたエレクトロクロミック薄膜を最適化する複雑さは、急速な開発に挑戦する。 本研究は, エレクトロクロミックコーティングの開発を加速するために, 自動運転研究所の利用を実証するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.33717205745349
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Solution-processed electrochromic materials offer high potential for energy-efficient smart windows and displays. Their performance varies with material choice and processing conditions. Electrochromic thin film electrodes require a smooth, defect-free coating for optimal contrast between bleached and colored states. The complexity of optimizing the spin-coated electrochromic thin layer poses challenges for rapid development. This study demonstrates the use of self-driving laboratories to accelerate the development of electrochromic coatings by coupling automation with machine learning. Our system combines automated data acquisition, image processing, spectral analysis, and Bayesian optimization to explore processing parameters efficiently. This approach not only increases throughput but also enables a pointed search for optimal processing parameters. The approach can be applied to various solution-processed materials, highlighting the potential of self-driving labs in enhancing materials discovery and process optimization.
• Abstract（参考訳）: 溶液処理されたエレクトロクロミック材料は、エネルギー効率の良いスマートウィンドウやディスプレイに高い可能性をもたらす。 性能は材料選択と処理条件によって異なる。 エレクトロクロミック薄膜電極は、漂白状態と着色状態の最適なコントラストのために、滑らかで欠陥のないコーティングを必要とする。 スピンコーティングされたエレクトロクロミック薄膜を最適化する複雑さは、急速な開発に課題をもたらす。 本研究は, 自動と機械学習を結合させることにより, エレクトロクロミックコーティングの開発を加速するために, 自動運転実験室を用いることを実証する。 本システムは,自動データ取得,画像処理,スペクトル解析,ベイズ最適化と組み合わせて,効率的に処理パラメータを探索する。 このアプローチはスループットを向上するだけでなく、最適な処理パラメータのポイント検索を可能にする。 このアプローチは様々な溶液処理材料に適用でき、材料発見とプロセス最適化の強化における自動運転ラボの可能性を強調している。

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