Discovering the Self-Assembly Mechanisms of Carbon Nanotube Forests Using an Intelligent Autonomous Research Robot

使用智能自主研究机器人发现碳纳米管森林的自组装机制

基本信息

  • 批准号:
    2026847
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 65.74万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-09-01 至 2024-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The materials development is often slow and guided by trial and error. The typical process development includes synthesizing a new material, characterizing its structure, and then examining its physical properties. The process is repeated iteratively by changing processing parameters and measuring how parameter changes influence the properties of interest. This research will bring to bear new advances in experimental hardware, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) for materials processing in order to increase the rate of materials development while decreasing cost and removing human biases. By employing an autonomously-operating system, that employs AI and ML tools, carbon nanotube (CNT) forest processing will be accelerated. CNT forests could be an important source material for reinforcement materials in many key technologies, such as plastic-based composites and automobile tires. With limited or no human intervention, the autonomous system will launch experiments, observe and characterize the results in real time, and then learn from the results to refine the process. The tools and procedures developed will be used to enhance the national manufacturing base and global competitiveness while enabling rapid development of new materials and applications to advance public prosperity.The autonomous system incorporates a) in-situ scanning electron microscope (SEM) synthesis of CNT forests, b) computer vision to quantify the governing mechanisms of CNT assembly, c) a complementary finite element simulation, d) deep learning networks to predict CNT forest properties, and e) a knowledge-based driven distributed control algorithm for autonomous decision making. The system will first operate in manual mode to establish baseline protocols. Process automation will then be demonstrated by allowing the system to execute user-defined tasks. Autonomy will occur when the system plans experiments based on previous results in a knowledge-base and then executes experiments to observe the outcomes. As proof of concept, the system will demonstrate the ability to deterministically synthesize CNT forests having an effective modulus between 100 kPa and 1 GPa without human input. The open-source software, data and the simulations generated in this work will be provided freely to researchers and educators to benefit efforts for effective design and control of materials discovery processes. Broadening participation in computation among minorities and women will be pursued through engaging undergraduates into the research environment and project activities.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
材料的开发通常是缓慢的,并受到反复试验的指导。典型的工艺开发包括合成一种新材料,表征其结构,然后检查其物理性能。通过改变工艺参数并测量参数变化如何影响感兴趣的特性,反复重复该过程。这项研究将在材料加工的实验硬件、人工智能(AI)和机器学习(ML)方面带来新的进展,以提高材料开发的速度,同时降低成本,消除人为偏见。通过采用自主操作系统,使用人工智能和ML工具,碳纳米管(CNT)森林处理将得到加速。碳纳米管森林可以作为许多关键技术的增强材料的重要来源,如塑料基复合材料和汽车轮胎。在有限或没有人工干预的情况下,自主系统将启动实验,实时观察和表征结果,然后从结果中学习以改进过程。开发的工具和程序将用于增强国家制造基础和全球竞争力,同时使新材料和应用的快速开发能够促进公益。自主系统包括a)碳纳米管森林的原位扫描电子显微镜(SEM)合成,b)计算机视觉量化碳纳米管组装的控制机制,c)补充有限元模拟,d)深度学习网络预测碳纳米管森林特性,以及e)基于知识的分布式控制算法,用于自主决策。该系统将首先在手动模式下运行以建立基线协议。然后,将通过允许系统执行用户定义的任务来演示流程自动化。当系统基于知识库中的先前结果计划实验,然后执行实验以观察结果时,将发生自主性。作为概念验证,该系统将展示在没有人工输入的情况下确定地合成有效模数在100 kpa到1 Gpa之间的碳纳米管森林的能力。在这项工作中产生的开源软件、数据和模拟将免费提供给研究人员和教育工作者,以帮助有效地设计和控制材料发现过程。将通过让本科生参与研究环境和项目活动来扩大少数族裔和女性在计算方面的参与。这一奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力优势和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
In-Situ Scanning Electron Microscope Chemical Vapor Deposition as a Platform for Nanomanufacturing Insights
原位扫描电子显微镜化学气相沉积作为纳米制造见解的平台
Remote Instrumentation Science Environment for Intelligent Image Analytics
  • DOI:
    10.1109/escience55777.2022.00023
  • 发表时间:
    2022-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Mauro Lemus Alarcon;Songjie Wang;N. P. Nguyen;Ashish Pandey;F. Bunyak;Matthew R. Maschmann;K. Palaniappan;P. Calyam
  • 通讯作者:
    Mauro Lemus Alarcon;Songjie Wang;N. P. Nguyen;Ashish Pandey;F. Bunyak;Matthew R. Maschmann;K. Palaniappan;P. Calyam
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Nguyen Nguyen P.;Surya, Ramakrishna;Maschmann, Matthew Maschmann;Calyam, Prasad;Palaniappan, Kannappan;Bunyak, Filiz
  • 通讯作者:
    Bunyak, Filiz
Predicting carbon nanotube forest attributes and mechanical properties using simulated images and deep learning
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2021-08-19
  • 期刊:
  • 影响因子:
    9.7
  • 作者:
    Hajilounezhad, Taher;Bao, Rina;Maschmann, Matthew R.
  • 通讯作者:
    Maschmann, Matthew R.
CNT-NeRF: Carbon Nanotube Forest Depth Layer Decomposition in SEM Imagery Using Generative Adversarial Networks
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