对商业可得的各种材料的相关能源应用的研究发展经历了数十年，该过程较漫长。通过实验室中完全自主循环过程对材料科学的设计和学习能显著改善和加速该过程，英属哥伦比亚大学J. E. Hein, C. P. Berlinguette，哈佛大学A. Aspuru-Guzik、多伦多大学等通过一种模块化机器平台，通过基于模型的能力自主优化的算法通过调控薄膜材料的组成/处理方法，实现了对薄膜材料光学/电子学性质的调控。通过这种方法对用于钙钛矿电池和电子学器件中的有机空穴传输材料中的空穴迁移率进行调控，并发展了清洁能源相关的有机/无机材料。

本文要点：

（1）通过自动的实验室机器人对薄膜材料中的组成/处理过程进行优化，在对有机半导体薄膜材料优化过程中，通过软件设置，能够在薄膜材料中加入特定的组分，或者快速实施新实验、新技术、分析硬件和算法，这个自动机器人甚至能够在有机合成方法学中得以应用加速新型药物的开发，下一步该平台的开发能够在多组分多步多层薄膜合成等方面实现突破。作者认为该自动机器人能实现加速材料科学研究领域的实验相关发展。

（2）在有机空穴层优化中的应用，自动合成过程：空穴传输层材料掺杂、添加剂；旋涂空穴传输层；进行不同时间的煅烧处理；照相机拍照；测试UV-VIS-NIR范围的吸收光谱；测试薄膜材料电压-电流性质；计算输出功率；软件通过得到的数据判断下一轮自动合成实验

参考文献

B. P. MacLeod, F. G. L. Parlane, T. D. Morrissey, F. Häse, L. M. Roch, K. E. Dettelbach, R. Moreira, L. P. E. Yunker, M. B. Rooney, J. R. Deeth, V. Lai, G. J. Ng, H. Situ, R. H. Zhang, M. S. Elliott, T. H. Haley, D. J. Dvorak, A. Aspuru-Guzik*, J. E. Hein*, C. P. Berlinguette*

Self-driving laboratory for accelerated discovery of thin-film materials，Science Advances 2020, 6 (20), eaaz8867

DOI：10.1126/sciadv.aaz8867

https://advances.sciencemag.org/content/6/20/eaaz8867