材料科学中的计算和实验方法通常被描述为完全独立的事务。一方面，计算机模拟用于解释和预测材料的特性，包括尚未合成的新颖材料。另一方面，实验测试材料在受控情况下的实际行为，并用于确认和验证计算预测。

但材料科学的前进之路实际上是让这两种方法齐头并进，正如《材料化学杂志A》上的一篇新出版物所发生的那样，该出版物由NCCRMARVEL的成员GiovanniPizzi和NicolaMarzari与Empa的CorsinBattaglia共同领导，包括来自PaulScherrer研究所(PSI)、Empa、EPFL、苏黎世联邦理工学院和柏林工业大学的研究人员。

研究人员演示了在NCCRMARVEL内开发的计算工作流引擎AiiDA不仅可以用于运行模拟，还可以用于运行实际实验(在​​本例中是在电池上)，从控制实验设备到存档和分析结果数据。

“该装置涉及多个组件，”PSI乔瓦尼·皮齐(GiovanniPizzi)团队的科学家EdanBainglass解释道。

“首先，有一个机器人，Aurora，它当时可以组装多达36个具有不同电池组件的纽扣电池。”一旦电池准备就绪，它们就会被放置在电池循环器的架子上，在不同的条件下对电池进行反复充电和放电。

接下来，tomato是瑞士联邦材料科学与技术实验室Empa开发的开源软件工具，用于控制循环仪的操作，设置电压和电流等参数，并使电池经历所需的充电周期并放电。

“该软件负责与循环仪通信、收集数据，并将结果直接解析为可以进一步处理的文件，”tomato的主要开发人员PeterKraus解释道，他曾在Empa工作，现在在柏林工业大学工作。

这项新研究的核心正是AiiDA与番茄的集成，这样人们就可以编写AiiDA工作流程并使用AiiDA来控制电池的循环。优点是，现在可以在循环工作流程中为每个样本分配一组循环协议，并且可以一次提交多个样本，仅受可用循环器数量的限制。

“否则，对于你想要用番茄运行的每一个实验和每一个方案，你都必须一项一项地进行，”班格拉斯说。

例如，一个实验意味着首先让电池经历化成循环，以形成钝化电极/电解质界面，然后进行长期循环。AiiDA无需为每个样本手动设置每个协议，而是允许研究人员通过图形界面准备实验，将多个协议打包在一起，并在您可以处理的尽可能多的样本上批量提交，并在此过程中进行各种检查。

“此外，在收集和分析数据时，您还可以享受到AiiDA的常见优势，包括对数据的完整来源跟踪。此外，得益于我们在AiiDAlab中开发的定制Web界面(应用程序)，我们的整体平台成为一个一体化平台-停止批量提交、数据收集、来源跟踪和分析，”Bainglass说。

“这是AiiDA第一次用于驱动自动化实验而不是模拟，使用相同的基本原理、数据结构和工作流程引擎，”GiovanniPizzi指出。

“我们将自动化模拟和实验紧密集成，是迈向完全集成平台的关键第一步，该平台可实现未来完全自主的自动驾驶实验室。”

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