A modular active learning framework for autonomous atomic layer deposition
Este artículo presenta una plataforma autónoma de bucle cerrado que integra una herramienta de PE-ALD automatizada, caracterización in situ y un marco de aprendizaje activo basado en procesos gaussianos que mapea eficientemente las relaciones síntesis-propiedad de alta dimensión para la deposición de TiO2, superando significamente al muestreo aleatorio en precisión predictiva y permitiendo la optimización dirigida de procesos con muchos menos experimentos.