随着自动驾驶实验室（SDL）和自动化实验在化学和材料科学领域的兴起，仅根据已发表的研究为给定问题设计最佳自主实验室面临巨大挑战。

北卡罗来纳州立大学Milad Abolhasani等强调了量化SDL性能的一些关键指标，以更好地指导研究人员实施最合适的策略。

本文要点：

（1）

确定哪些数字和物理特征与特定研究密切相关是SDL设计的一个关键方面，需要从数量上进行处理。即使在控制维度等特征时，每个实验空间都有独特的要求和挑战，这些要求和挑战会影响最佳物理平台和算法的设计。因此，优化率等指标并不一定代表SDL在不同研究中的能力。

（2）

作者从量化性能的角度对现有文献进行了简要回顾，并对平台和实验空间配对提出了启发性建议。

参考文献:

Volk, A.A., Abolhasani, M. Performance metrics to unleash the power of self-driving labs in chemistry and materials science. Nat Commun 15, 1378 (2024).

DOI: 10.1038/s41467-024-45569-5

https://doi.org/10.1038/s41467-024-45569-5