AlabOS: A Python-based Reconfigurable Workflow Management Framework for Autonomous Laboratories

最近出现的自主实验室以及用于高通量筛选和主动学习的算法，有望加速材料发现和创新。随着这些自主系统变得越来越复杂，对于强大而高效的工作流管理软件的需求变得日益重要。在本文中，我们介绍了AlabOS，这是一个通用的软件框架，用于编排实验和管理资源，重点是材料合成和表征的自动化实验室。我们展示了AlabOS在原型自主材料实验室中的实现。AlabOS具有可重构的实验工作流模型，能够同时执行由模块化任务组成的各种工作流。因此，AlabOS非常适合处理自主实验室开发材料研究的快速变化的实验协议。

AlabOS是一种用于自动实验室的实验工作流管理框架，旨在加速材料发现和创新。论文试图解决如何管理自动实验室中复杂的实验工作流的问题。

AlabOS框架采用可重构实验工作流模型，可以同时执行由模块化任务组成的各种工作流，从而适应快速变化的实验协议。

论文在一个原型自动材料实验室中演示了AlabOS的实现。该框架具有可配置性和灵活性，可以适应快速变化的实验协议。此外，论文还介绍了一些自动化实验室的最新进展，并讨论了未来的研究方向。

在这个领域中，最近的相关研究包括：1.《高通量自动化实验室：自动化材料发现的机器学习方法》2.《机器学习在自动化实验室中的应用》等。