随着社会经济的发展变化，世界能源结构发生了深刻变化。新能源正迎来爆发式增长，新能源车、动力电池等领域的市场规模持续翻倍增长，也成为助力低碳环保事业的关键力量。面对新能源行业大发展，助推行业的技术进步、研发创新，可谓迫在眉睫。
事实上，在电池研究和创新周期中，很多任务却仍要依靠人力，只有很小一部分可通过自动化完成。中间工艺步骤依赖于人力的同时，实验结果更是与研究人员的技能水平息息相关，使可重复性大打折扣。实验室自动化方案的专家瑞士 Chemspeed 公司和瑞士联邦材料科学与技术研究院（EMPA）便以改革电池研发效率为目标，开发了 Aurora 电池机器人。
EMPA 的实验室负责人 Corsin Battaglia 强调：“世界亟需新型能源存储技术，但发展全新的电池概念、探讨其潜能十分耗时，EMPA 希望能加速这个过程，Aurora 机器人平台应运而生，它将接管实验室电池的全自动化研发过程，并在未来全面实现电池自主材料的选择、组装与分析等过程。”Aurora 平台通过将多个模块组合，形成自动化的闭环序列，扩展实验室自动化，使实验人员从重复性任务中解放出来，为创造性任务提供更多时间。
Aurora 电池机器人集成于氩气手套箱中，每批次可组装 32 个纽扣电池，并配有单独的预制电极组。阳极/阴极容量平衡对于电池循环稳定性至关重要， Aurora 平台实现了全自动化称量过程，使其精度可达到 0.01 mg。Aurora 平台可用多达 8 种不同的液体成分配制多达 32 种不同的液体电解质，使用 Chemspeed 专利的顶置式称重加样技术，以 1 mg 的精度对高粘度液体进行质量分配，避免容易出错的基于密度和体积的分配过程。
然后，电池组在 128 通道恒电位仪上进行性能测试，该恒电位仪与 Aurora 项目中开发的开源 Python 包连接。对于具有国际竞争力的电池研发，创新过程中耗时且容易出错的步骤实现了自动化，这不仅能快速测试科学假设和验证物理模型，更能减少了人为错误、提高可重复性。
实现了全自动化后，数字化战略才是研发技术发展的重中之重。EMPA 的研究员 Enea Svaluto-Ferro 正在“培训”Aurora，他表示：“当机器人以恒定的精度称重、计量和组装各个电池组件，精确地启动和完成充电周期并执行其他重复步骤时，研究人员可以使用生成的数据来推动创新过程向前发展。”
Empa 研究员 Enea Svaluto-Ferro 与电池机器人 Aurora 合作；未来新电池的开发时间应该会大大缩短
图片来源：Empa
此外，Aurora 平台与开源的数据管理系统 AiiDA 连结，是第一个与现有 AiiDA 系统耦合联用的机器人平台，数据最终将传输至苏黎世联邦理工学院正在开发的数据管理系统 openBIS，对于电池研究来说，这意味着研发人员可以有效地监控和评估电池开发和制造过程中的众多流程步骤，并且可以随时追溯数据来源。
EMPA 的实验室负责人 Corsin Battaglia 表示：“这将使创新进程进一步加速，并为工业 4.0 提供研发领域全面的数字化战略。”Aurora 现已成为欧洲研究计划 Battery 2030+ 的一部分，并获得了欧盟超过 1.5 亿欧元的资助；同时被纳入苏黎世联邦理工学院（ETH）董事会“开放研究数据”（Open Research Data）计划的一环，由此促进研发数据的数字化及数据共享。
由于 Aurora 平台可以独立于材料、电池化学和发电而使用，因此它不仅可以用于改进锂离子电池，还可以在未来开发替代钠离子电池或具有自修复机制的电池，“Aurora平台与化学无相关（chemistry-agnostic），因此可以将实验室的原型（例如盐水电池或固态电池）更高效、更快速地推向市场。” Corsin Battaglia 说道。
Aurora在保护性气氛下运行：在手套箱中，Benjamin Kunz 和 Enea Svaluto-Ferro（右）控制工艺步骤。
图片来源：Empa
未来，Aurora 还将学会自主工作。通过机器学习，Aurora AI 可以创建数学模型，并决定下一步应进行哪些实验，以及哪些材料和组件适用于所需的电池应用，帮助找寻廉价、易获得且不存在任何技术缺陷的新型电池材料。
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