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Introduction to the “Accelerate Conference 2023–2024” themed collection

  • The collection showcases the ways in which automation, machine learning and robotics are transforming experimental materials science and chemistry into continuous, computationally integrated processes. It features innovations regarding autonomous laboratories, Bayesian optimisation, high-throughput experimentation and computation, and AI-driven literature extraction, which simplify and scale up materials discovery. Together, these works outline a modular, responsible framework for accelerating scientific progress through human-guided, data-driven autonomy.

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Autor*innen:Janine GeorgeORCiD, Claudiane Ouellet-PlamondonORCiD, Kristofer Reyes
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Digital Discovery
Jahr der Erstveröffentlichung:2026
Organisationseinheit der BAM:6 Materialchemie
6 Materialchemie / 6.6 Digitale Materialchemie
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:Royal Society of Chemistry (RSC)
Erste Seite:1
Letzte Seite:2
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Automation; Large Language Models; Materials Acceleration Platforms; Materials Discovery; Ontologies; Synthesizability; Workflows
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Materialdesign
DOI:10.1039/d5dd90057c
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-654658
ISSN:2635-098X
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:05.02.2026
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:16.02.2026
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
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