Autonomously generated workflows in an analytic self-driving lab

Ein Labor, das 300 Reaktionen parallel fährt – und trotzdem für jede einzelne Probe live entscheiden muss, welche HPLC-Methode passt, ob ein Molekül schon bekannt ist oder ob eine Quantifizierung nötig ist: Genau das ist der Alltag im SwissCat Plus-Projekt der ETH Lausanne und Zürich.

In diesem Webinar zeigt Pascal Miéville, wie sich ein automatisiertes, datengetriebenes Labor für die Katalyseforschung aufbauen lässt – in enger Entwicklungspartnerschaft mit Agilent.

Das nehmen Sie mit:

• Wie ein selbst entwickeltes Matrix-ID-System anhand von Molekülbeschreibern automatisch die am besten passende HPLC-Methode für ein neues Molekül vorhersagt – mit rund 90 Prozent Trefferquote
• Wie eine automatische Kopplung von analytischer LC und präparativer LC dank Massen-Information gezielt nur die interessanten Fraktionen isoliert und so Lösungsmittel und Nacharbeit spart
• Warum rund ein Drittel aller gesammelten Daten aus der Analytik stammt – und warum belastbare analytische Validierung die Grundlage für gute KI-Modelle in der Chemie ist

Ideal für alle, die sich mit Laborautomatisierung, High-Throughput-Chemie oder dem Zusammenspiel von Robotik und Analytik beschäftigen.