Sem pesquisadores humanos, laboratório autônomo está pronto para desenvolver materiais inovadores apenas com robótica e IA
Foco do desenvolvimento conjunto entre academia e indústria na Coreia do Sul é a descoberta de novos materiais catódicos para baterias

Divulgação, KAIST

Laboratório autônomo KAIST-POSCO Holdings

12 de agosto de 2025, 15:50

Fonte

KAIST

Publicação Original

Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia

Áreas

Biomateriais, Ciência de Dados, Ciência dos Materiais, Computação, Engenharia Biomédica, Nanotecnologia, Robótica, Simulação Computacional, Sistemas de Controle

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Resumo

Em um desenvolvimento colaborativo entre academia e indústria na Coreia do Sul, pesquisadores conseguiram concluir um laboratório completamente autônomo – sem a presença de pesquisadores humanos – que usa apenas robótica e inteligência artificial para criar novos materiais catódicos para baterias.

O sistema é capaz de desenvolver todas as atividades experimentais associadas à fabricação e testes de amostras de novos materiais, usando sua base de dados e o sistema de IA para convergir na descoberta de novos materiais a cada novo teste.

A fabricação das amostras é cerca de 50 vezes mais rápida que o método convencional e a operação do laboratório 24 horas por dia pode reduzir o tempo de descoberta de materiais em 93%.

Na Coreia do Sul, uma equipe de pesquisa conjunta da indústria e da academia desenvolveu com sucesso um laboratório autônomo que combina um sistema automatizado com um modelo de Inteligência Artificial (IA) para criar novos materiais para baterias secundárias.

O laboratório projeta, conduz e analisa experimentos de forma autônoma para encontrar o novo material ideal. O sistema opera sem intervenção humana, reduzindo drasticamente o trabalho dos pesquisadores e diminuindo o período de descoberta do material em 93%.

O projeto foi desenvolvido por uma equipe de pesquisa liderada pelo Dr. Dong-Hwa Seo, professor do Departamento de Ciência e Engenharia de Materiais do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia (KAIST), em colaboração com a equipe do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento de Materiais da POSCO Holdings.

O desenvolvimento de materiais catódicos para baterias secundárias é um processo trabalhoso e demorado para pesquisadores de alto nível. O trabalho envolve uma exploração extensiva de diversas composições e variáveis experimentais por meio de pesagem, transporte, mistura, sinterização e análise de amostras.

O sistema realiza todas as etapas experimentais sem interferência humana. O modelo de IA então interpreta os dados, aprende com eles e seleciona os melhores candidatos para o próximo experimento.

Espero que o sistema aumente a competitividade global, acelerando o desenvolvimento de materiais para baterias secundárias por meio da aquisição de dados de alta qualidade

Professor Dong-Hwa Seo, Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia (KAIST)

Para aumentar a eficiência, a equipe projetou o sistema de automação com módulos separados para cada processo, gerenciados por um braço robótico central. Essa abordagem modular reduz a dependência do sistema em relação ao braço robótico.

A equipe também melhorou significativamente a velocidade de síntese das amostras utilizando um novo método de sinterização de alta velocidade, 50 vezes mais rápido do que o método convencional de baixa velocidade. Isso permite que o laboratório autônomo adquira 12 vezes mais dados de materiais (em um mesmo intervalo de tempo) em comparação com experimentos tradicionais conduzidos pelos pesquisadores.

A vasta quantidade de dados coletados é interpretada automaticamente pelo modelo de IA para extrair informações como fases sintetizadas e taxas de impurezas. Esses dados são armazenados sistematicamente para criar um banco de dados de alta qualidade, que serve como treinamento para um modelo de IA de otimização. Isso cria um sistema experimental em malha fechada que recomenda a próxima composição catódica e as condições de síntese para o sistema automatizado.

Operar o laboratório autônomo 24 horas por dia pode reduzir o tempo de descoberta de materiais em 93%. Para um projeto que exige 500 experimentos, o sistema pode concluir o trabalho em cerca de 6 dias, enquanto uma abordagem tradicional liderada pelo pesquisador levaria 84 dias.

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Autores/Pesquisadores Citados

Dr. Dong-Hwa Seo

Professor do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia (KAIST)

Mais Informações

Acesse a notícia original completa na página do KAIST (em inglês).

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