Yapay Zekâ Destekli Robotik Laboratuvar, Sıcaklığa Dayanan Yeni Nesil Kaplamaların Keşfine Yol Açıyor

Kaynak: Nottingham Üniversitesi

Araştırmacılar, yapay zekâ ve robotiği birleştirerek laboratuvar görevlerini otomatikleştiren sürücüsüz bir laboratuvar geliştirdi; bu görevler kimyasal bileşenlerin doğru şekilde ölçülmesi ve karıştırılmasından yüksek sıcaklıklı fırın işlemlerine ve numune alımına kadar uzanıyor.

Nottingham Üniversitesi’nin Kaplama ve Yüzey Mühendisliği Üstünlük Merkezi’nde (CE-CSE) çalışan ekip, havacılık, enerji ve yüksek sıcaklıklı mühendislik gibi uygulamalarda gelişmiş malzemelerin keşfi ve optimize edilmesini destekleyebilecek bu sistemi geliştirdi.

Uç ortamlar için yeni malzemeler geliştirmek geleneksel olarak tekrarlanan deneylere dayanır; araştırmacılar numuneleri hazırlar, işler ve özelliklerini test eder. Bu süreçler zaman alıcıdır ve birçok ayrı adım gerektirir.

Nottingham ekibi, bu görevleri koordine bir otomasyon sistemi altında bir araya getirdi. İki robotik kol, özel olarak tasarlanmış bir sıvı püskürtme aleti, laboratuvar ekipmanı ve amaçlı olarak inşa edilmiş yazılım, süreci yürütmek için birlikte çalışıyor.

Laboratuvar, aynı zamanda “aktif öğrenme” olarak bilinen yapay zekâ tabanlı bir yaklaşımla yönlendiriliyor. Bu yaklaşım, bir sonraki aşamada araştırılmaya değer malzeme bileşimlerini belirlemeye yardımcı olmak için önceki deneylerden bilgi kullanıyor. Bu yöntemle araştırmacılar, potansiyel termal bariyer kaplama malzemeleri olarak incelenecek, “piroklor” olarak adlandırılan belirli bir kristal yapısına sahip birkaç aday malzeme tespit edip hazırladı. Araştırma, Engineering Applications of Artificial Intelligence dergisinde ve ChemRxiv üzerinde yayımlanan bir çalışma makalesinde yayınlandı.

00:00

Kaynak: Nottingham Üniversitesi

Termal bariyer kaplamalar, koruyucu bir kalkan görevi görerek alt bileşenlere ulaşan ısı miktarını azaltır. Motor parçalarının yoğun sıcaklıklara ve zorlu çalışma koşullarına maruz kaldığı havacılık uygulamalarında önemli bir role sahiptir. Düşük ısı iletkenliğine sahip malzemelerin keşfi, yani ısıyı daha az ileten malzemeler, daha etkili kaplamalar geliştirmeye giden önemli bir adımdır.

Robotların laboratuvarlarda tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için giderek daha fazla kullanılmasıyla birlikte, kimyasal hazırlık, numune yönetimi ve yüksek sıcaklıktaki fırın işlemlerini tek bir güvenilir iş akışına bağlamak önemli teknik zorluklar sunmaktadır.

Araştırma ekibi, farklı aşamaları tek bir sisteme entegre ederek bu zorlukları çözdü. Kalibrasyon deneyleri, farklı sıvılar kullanılarak doğru sıvı püskürtme işleminin gerçekleştirildiğini gösterdi. Ekip ardından laboratuvarın bir öncü çözeltiyi otomatik olarak hazırlayabileceğini, malzeme yüksek sıcaklıktaki işleme için taşınabİleceğini, kontrollü soğutmayı yönetebileceğini ve işlenen numuneyi alabİleceğini gösterdi.

“Otonom laboratuvarlar, gelişmiş malzemelerin geliştirilme şeklini değiştirme potansiyeline sahip. Ana zorluklardan biri, sıvı yönetiminin yüksek sıcaklıktaki işleme ile birleştirilmesi gerektiğinde, laboratuvar robotlarının bir deneyin farklı aşamalarında güvenilir şekilde çalışmasını sağlamak. Çalışmamız bu zorluğun önemli bir bölümünü ele alıyor ve zekâlı deney planlaması ile optimizasyonu arasında daha fazla entegrasyon için fırsatlar yaratıyor,” dedi Kaplama ve yüzey mühendisliği alanında profesör olan Tanvir Hussain.

“Amacımız, genellikle ayrı ayrı yürütülen laboratuvar işlemlerini tek bir koordineli robotik iş akışına bağlamaktı. Sıvı püskürtme, robotik yönetim ve yüksek sıcaklıktaki işlem birleştirilerek, karmaşık malzeme hazırlığının baştan sona nasıl otomatikleştirilebileceği gösterildi. Bu, daha otonom ve tekrarlanabilir malzeme araştırmaları için önemli bir temel sağlıyor,” dedi Nottingham Üniversitesi’nde makine ve imalat mühendisliği alanında araştırma görevlisi Dr. Mohammadreza Lalegani Dezaki.

Araştırma, robotik, laboratuvar ekipmanı ve yapay zekâ rehberliğinde malzeme keşfini entegre etmek için pratik bir yaklaşım sunmaktadır. Tekrarlayan laboratuvar işlemlerinde manuel müdahale ihtiyacını azatarak, platform deney tutarlılığını artırabilir, tekrarlanabilir araştırmaları destekleyebilir ve daha yüksek verimli malzeme geliştirmesi için bir temel sağlayabilir.

Daha fazla bilgi

Amiya Chowdhury ve diğerleri, Isı bariyer kaplamaları için düşük ısı iletkenliğine sahip nadir toprak perovskitlerinde yapılı öğrenme ile malzeme keşfi, Engineering Applications of Artificial Intelligence (2026). DOI: 10.1016/j.engappai.2026.114993

Mohammadreza Lalegani Dezaki ve diğerleri, Kendinden Sürülen Laboratuvarlara Doğru Çözelti Dayalı Sentez ve Yüksek Sıcaklık Isı İşlemi için Otonom Robotik İş Akışı, ChemRxiv (2026). DOI: 10.26434/chemrxiv.15010111/v1

Bu hikayenin arkasında kim var?

BA sanat tarihi, MA malzeme kültürü. Eski müze editörü, paramedik ve organ bağışlı koordinatorü. 2021’den beri Science X için düzenleme.

Tam profil →

Araştırma deneyimine sahip fizik alanında yüksek lisans. Uzun süreli bilim haberi meraklısı. Science X’in editöryal başarısında anahtar rol oynar.

Tam profil →

Atıf

:
Yapay zekâ ile desteklenen robotik laboratuvar, yeni nesil ısıya dayanıklı kaplamaların keşfi için yol açıyor (2026, 26 Ekim)
26 Ekim 2026 tarihinde geri alındı
bu adresten https://phys.org/news/2026-10-ai-powered-robotic-laboratory-paves.html

Bu belge telif hakkına tabidir. Özel çalışma veya araştırma amacıyla yapılan adil kullanım dışında, hiçbir kısmı yazılı izin olmadan çoğaltılamaz. İçerik yalnızca bilgi amaçlı sağlanmıştır.