Métriques de performance pour libérer le potentiel des laboratoires autonomes en chimie et en science des matériaux

Résumé Avec la montée des laboratoires autonomes (SDL) et de l'expérimentation automatisée dans les sciences chimiques et des matériaux, il existe un défi considérable dans la conception du meilleur laboratoire autonome pour un problème donné basé uniquement sur des études publiées. Déterminer quelles caractéristiques numériques et physiques sont pertinentes pour une étude spécifique est un aspect critique de la conception des SDL qui doit être abordé de manière quantitative. Même en contrôlant des caractéristiques telles que la dimensionalité, chaque espace expérimental a des exigences et des défis uniques qui influencent la conception de la plateforme physique et de l'algorithme optimaux. Des métriques telles que le taux d'optimisation ne sont donc pas nécessairement indicatives des capacités d'un SDL à travers différentes études. Dans cette perspective, nous soulignons certaines des métriques critiques pour quantifier la performance dans les SDL afin de mieux guider les chercheurs dans la mise en œuvre des stratégies les plus appropriées. Nous proposons ensuite un bref examen de la littérature existante sous l'angle de la performance quantifiée ainsi que des recommandations heuristiques pour les appariements de plateformes et d'espaces expérimentaux.