Faire progresser la recherche sur la catalyse : pratiques essentielles en matière de données pour une réussite scientifique future
Cette recherche promet d'accélérer les découvertes et les innovations dans le domaine de la chimie et au-delà
Des chercheurs du département de chimie inorganique de l'Institut Fritz Haber de la Société Max Planck ont réalisé une avancée révolutionnaire dans le domaine de la gestion des données pour la recherche sur la catalyse. Leur dernière étude, intitulée "Advancing catalysis research through FAIR data principles implemented in a local data infrastructure - a case study of an automated test reactor" et publiée dans la prestigieuse revue Catalysis Science & Technology, explore le pouvoir de transformation des principes FAIR dans la recherche scientifique.
À l'ère du numérique, les données sont essentielles à la découverte scientifique. La science a besoin de données trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables - collectivement connues sous le nom de "données FAIR". Cette étude montre que ces principes deviennent essentiels au progrès scientifique, notamment avec l'essor de l'intelligence artificielle, qui nécessite des données fiables et cohérentes.
Les chercheurs ont développé des méthodes innovantes pour collecter et stocker automatiquement les données des expériences de catalyse. En mettant en œuvre des procédures opératoires normalisées (POS) lisibles par machine, l'équipe a automatisé l'ensemble du processus, de la collecte des données à l'analyse et au stockage. Cette automatisation s'appuie sur EPICS, qui garantit que chaque donnée circule de manière transparente dans le système.
En outre, le développement d'interfaces de programmation d'applications (API) permet à ces données de circuler non seulement au sein de leur infrastructure locale, mais aussi avec des référentiels mondiaux. Cette connectivité ouvre la voie à la découverte autonome de catalyseurs et à des applications avancées d'apprentissage automatique, ce qui pourrait révolutionner la manière dont les nouveaux catalyseurs sont découverts.
Cette recherche représente une avancée significative dans la quête de méthodes scientifiques plus efficaces et efficientes, promettant d'accélérer les découvertes et les innovations dans le domaine de la chimie et au-delà.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
Publication originale
Abdulrhman Moshantaf, Michael Wesemann, Simeon Beinlich, Heinz Junkes, Julia Schumann, Baris Alkan, Pierre Kube, Clara Patricia Marshall, Nils Pfister, Annette Trunschke; "Advancing catalysis research through FAIR data principles implemented in a local data infrastructure – a case study of an automated test reactor"; Catalysis Science & Technology, 2024
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