第4回AIRDSオンラインセミナー

The development of advanced materials is often too slow to address pressing societal challenges due to the vast number of possible compositions and processing methods. This presentation explored the use of self-driving labs (SDLs)—systems combining robotic automation with machine learning—to drastically accelerate polymer research. We highlighted our progress in two key areas. First, for energy-absorbing materials, we developed an SDL pairing 3D printing with automated mechanical testing. This achieved world-record mechanical performance and helped establish foundational SDL science. Second, we discussed flexible polymer processing, utilizing a modular, distributed equipment network to optimize functional polymer films through flexible workflows like electrodeposition, spray-coating, and UV-curing. Ultimately, these self-driving labs are poised to revolutionize the pace of discovery across the entire spectrum of materials science, serving as an invaluable resource for the broader research community.

（新しい材料の開発では、考えられる組成や加工方法があまりに多岐にわたるため、緊急性の高い社会課題に開発のスピードが追いつかないのが実情です。本講演では、ロボットによる自動化と機械学習を融合させた「自律駆動実験室（self-driving labs）」を用いて、高分子研究を飛躍的に加速させる試みを紹介しました。

特に、二つの領域における成果に注目しました。一つ目は、エネルギー吸収材料に向けた取り組みです。3Dプリンティングと機械試験の自動化を組み合わせたSDLを構築し、世界最高水準の力学性能を実現するとともに、SDLの基礎科学の確立にも寄与しました。二つ目は、柔軟な高分子加工です。モジュール型の分散装置ネットワークを活用し、電析・スプレーコーティング・UV硬化といった工程を柔軟に組み合わせることで、機能性高分子フィルムの最適化に取り組みました。こうした自律実験室は、やがて材料科学のあらゆる領域で発見のスピードを一変させ、研究コミュニティ全体にとって計り知れない価値をもつ基盤となるでしょう。）