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[ウェビナー] DIGIBAT: An automated high-throughput robotic platform for accelerated battery and fuels discovery (Chemspeed)
この度、Chemspeedによるウェビナーを開催いたします。
ウェビナータイトル:
DIGIBAT: An automated high-throughput robotic platform for accelerated battery and fuels discovery
こちらからご登録頂けます
開催情報日時：
セッション1 | 2026年6月25日（木）04:00PM（日本時間）
セッション2 | 2026年6月26日（金）12:00AM（日本時間）
※ご都合が合わない場合でも、事前登録によりアーカイブ視聴が可能です。
登壇者：
Dr Jingyu Feng (DIGIBAT, Imperial College London)
英国初の全自動エネルギー研究施設DIGIBATのFacility Manager。基礎研究と産業研究開発の橋渡しをミッションとし、高速実験、自動化ロボティクス、AI技術を活用して研究開発プロセスの効率化に取り組んでいます。
DIGIBATでは、Chemspeed SWING XLやCellerateによるグローブボックス内コインセル組立、自動材料合成システムFlex Catscreen、並列電気化学評価システムAutoCatXなどを統合し、「Digital Twin Lab」を構築しています。
さらに、ArkSuiteや独自開発のデータパイプラインを活用することで、実験データを構造化し、機械学習（NIMO、AMlearn）やクローズドループ最適化に活用可能なデータセットへ変換しています。
Arunraj Chidambaram (Chemspeed Technologies AG)
ウェビナー概要：
英国インペリアル・カレッジ・ロンドンに設置された英国初の全自動エネルギー研究施設「DIGIBAT」をご紹介します。
DIGIBATでは、材料合成から電極作製、コインセル組立、電気化学評価までを自動化したワークフローを構築し、自動化技術、高速実験（High Throughput Experimentation：HTE）、構造化データを活用することで、電池およびPower-to-X技術の研究開発を加速しています。
次世代電池やPower-to-X技術は、持続可能なエネルギー社会の実現に不可欠ですが、従来の研究開発は多くの手作業を必要とし、新材料探索や最適化に多大な時間を要していました。
DIGIBATは、自動化・HTE・データ駆動型研究を統合することで、実験の高速化、再現性向上、スケールアップを実現しています。本講演では、DIGIBATの設備概要、初期ユーザー事例、さらにクローズドループ型材料探索に向けた取り組みをご紹介します。また、自動化とデータインフラが電気化学研究のあり方をどのように変革しているのか、そして標準化された実験ワークフローによって、機械学習や予測モデル構築に必要な高品質データをどのように創出しているのかについても解説します。
DIGIBATは、手作業の実験プロトコルを拡張性の高いAI対応ワークフローへ変換するための実証環境として、産学連携による次世代エネルギー研究を支援しています。
ウェビナー概要(英原文)：
The development of next-generation battery and Power-to-X technologies is crucial for enabling sustainable energy storage solutions. However, traditional experimental approaches remain labour-intensive and time-consuming, slowing the discovery and optimization of new materials.
DIGIBAT, an automated energy research facility at Imperial College London, aims to transform battery and electrocatalysis research by integrating automation, high-throughput experimentation, and structured data methodologies. The facility delivers a fully automated workflow, from materials synthesis and electrode preparation to coin cell assembly and electrochemical testing, designed to enhance experimental speed, reproducibility, and scalability.
In this talk, DIGIBAT's facility manager Jingyu will introduce DIGIBAT's capabilities, early user case studies, and its progress for enabling closed-loop discovery. We highlight how automation and data infrastructure are reshaping the landscape of electrochemical research. By standardizing the experimental loop, DIGIBAT offers a platform for academic and industrial partners to generate the robust datasets necessary to train predictive models for batteries and Power-to-X technologies.
Our goal is to accelerate innovation in energy research by providing a collaborative testbed where manual protocols can be converted into scalable, AI-ready workflows.
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ウェビナータイトル:
DIGIBAT: An automated high-throughput robotic platform for accelerated battery and fuels discovery
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開催情報日時：
セッション1 | 2026年6月25日（木）04:00PM（日本時間）
セッション2 | 2026年6月26日（金）12:00AM（日本時間）
※ご都合が合わない場合でも、事前登録によりアーカイブ視聴が可能です。
登壇者：
Dr Jingyu Feng (DIGIBAT, Imperial College London)
英国初の全自動エネルギー研究施設DIGIBATのFacility Manager。基礎研究と産業研究開発の橋渡しをミッションとし、高速実験、自動化ロボティクス、AI技術を活用して研究開発プロセスの効率化に取り組んでいます。
DIGIBATでは、Chemspeed SWING XLやCellerateによるグローブボックス内コインセル組立、自動材料合成システムFlex Catscreen、並列電気化学評価システムAutoCatXなどを統合し、「Digital Twin Lab」を構築しています。
さらに、ArkSuiteや独自開発のデータパイプラインを活用することで、実験データを構造化し、機械学習（NIMO、AMlearn）やクローズドループ最適化に活用可能なデータセットへ変換しています。
Arunraj Chidambaram (Chemspeed Technologies AG)
ウェビナー概要：
英国インペリアル・カレッジ・ロンドンに設置された英国初の全自動エネルギー研究施設「DIGIBAT」をご紹介します。
DIGIBATでは、材料合成から電極作製、コインセル組立、電気化学評価までを自動化したワークフローを構築し、自動化技術、高速実験（High Throughput Experimentation：HTE）、構造化データを活用することで、電池およびPower-to-X技術の研究開発を加速しています。
次世代電池やPower-to-X技術は、持続可能なエネルギー社会の実現に不可欠ですが、従来の研究開発は多くの手作業を必要とし、新材料探索や最適化に多大な時間を要していました。
DIGIBATは、自動化・HTE・データ駆動型研究を統合することで、実験の高速化、再現性向上、スケールアップを実現しています。本講演では、DIGIBATの設備概要、初期ユーザー事例、さらにクローズドループ型材料探索に向けた取り組みをご紹介します。また、自動化とデータインフラが電気化学研究のあり方をどのように変革しているのか、そして標準化された実験ワークフローによって、機械学習や予測モデル構築に必要な高品質データをどのように創出しているのかについても解説します。
DIGIBATは、手作業の実験プロトコルを拡張性の高いAI対応ワークフローへ変換するための実証環境として、産学連携による次世代エネルギー研究を支援しています。
ウェビナー概要(英原文)：
The development of next-generation battery and Power-to-X technologies is crucial for enabling sustainable energy storage solutions. However, traditional experimental approaches remain labour-intensive and time-consuming, slowing the discovery and optimization of new materials.
DIGIBAT, an automated energy research facility at Imperial College London, aims to transform battery and electrocatalysis research by integrating automation, high-throughput experimentation, and structured data methodologies. The facility delivers a fully automated workflow, from materials synthesis and electrode preparation to coin cell assembly and electrochemical testing, designed to enhance experimental speed, reproducibility, and scalability.
In this talk, DIGIBAT's facility manager Jingyu will introduce DIGIBAT's capabilities, early user case studies, and its progress for enabling closed-loop discovery. We highlight how automation and data infrastructure are reshaping the landscape of electrochemical research. By standardizing the experimental loop, DIGIBAT offers a platform for academic and industrial partners to generate the robust datasets necessary to train predictive models for batteries and Power-to-X technologies.
Our goal is to accelerate innovation in energy research by providing a collaborative testbed where manual protocols can be converted into scalable, AI-ready workflows.
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CHEMSPEED製品ページ
● 前処理
Chemspeed SWING
Chemspeed CRYSTAL
● 分離・精製・合成
Chemspeed SLT/Autoplant
Chemspeed Formax
Chemspeed FLEX POWDERDOSE
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