Semantische Beschreibungen machen Prozesse, Daten und Wissen chemischer Synthesen in autonomen Laboren maschinenverarbeitbar.
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Die Entwicklung neuer und optimierter Materialien wird zunehmend durch Daten, verknüpftes Wissen und Automatisierung geprägt. In autonomen Laboren führen Robotersysteme chemische Synthesen eigenständig durch, analysieren Ergebnisse und optimieren Prozesse ohne ständige menschliche Eingriffe. Damit dieses Zusammenspiel aus Robotik, Software und Künstlicher Intelligenz zuverlässig funktioniert, müssen experimentelle Abläufe präzise, vollständig und maschinenverwertbar beschrieben werden. Genau hier setzt die vorgestellte WeChemSyn Ontology an.
In der Chemie und Materialwissenschaft werden Synthesevorschriften traditionell als freier Text dokumentiert. Dieses Format ist für Menschen gut lesbar, enthält jedoch häufig implizites Erfahrungswissen und ungenaue Formulierungen wie „über Nacht“, „bei Raumtemperatur“ oder „langsam hinzufügen“. Für automatisierte Laborsysteme sind solche Beschreibungen nicht ausreichend, da Maschinen klar definierte Prozessschritte und Parameter benötigen.
Die WeChemSyn Ontology stellt eine strukturierte semantische Wissensrepräsentation für nasschemische Synthesen bereit. Sie unterstützt dabei, wiederkehrende Prozessschritte, Materialien, Geräte und Messgrößen systematisch so zu erfassen, dass Computer diese Informationen interpretieren, vergleichen und wiederverwenden können.
Die Ontologie baut auf international etablierten semantischen Rahmenwerken für die Materialwissenschaft und Werkstofftechnik auf und integriert bestehende Standards.
Anhand realer Beispiele aus einem Labor der BAM wird gezeigt, wie chemische Synthesen in Wissensgraphen dargestellt werden können. Diese Graphen verknüpfen einzelne Prozessschritte ausdrücklich miteinander und machen sowohl aufeinanderfolgende als auch parallel ablaufende Arbeitsschritte transparent. Dadurch lassen sich Experimente leichter reproduzieren, zwischen Laboren austauschen und systematisch auswerten.
Langfristig schafft dieser Ansatz die Grundlage dafür, chemische Synthesen zwischen verschiedenen automatisierten Laboren weltweit übertragbar und ausführbar zu machen. Die Arbeit leistet damit einen wichtigen Beitrag zur digitalen Transformation der Materialforschung und zur beschleunigten Entwicklung neuer fortschrittlicher Materialien.
WeChemSynOntology: semantic modeling of wet chemical syntheses in a self-driving lab for nano- and advanced materials
M. Schilling, H. Bresch, B. Bayerlein, B. Ruehle,
Digital Discovery, 2026