Rigaku Automation Interface

RAIは、コードから柔軟に制御できるオープンなオーケストレーション環境を提供します。装置制御、測定実行、結果取得をAPI経由で利用できる共通インターフェースを介して、お客様が作成したPythonコードから直接実験ワークフローを制御できます。

また、堅牢なクライアント・サーバー構成を採用しています。装置PC上では、RAIがクライアントとして動作し、お客様の自動化制御システムがコマンド送信や測定結果の一括取得を行う制御中枢として機能します。この構成により、ロボット、スケジューラー、データベースなどと連携する既存のラボ自動化システムへ容易に組み込むことができます。

詳細なパラメーターアクセスと高度な制御 

RAIの大きな特長の一つは、詳細なパラメーターへアクセスできることです。RAIは、装置制御、測定フロー、解析フロー、レポート作成に対応したSmartLab Studio IIのフローテンプレートと連携します。

測定手法の開発や最適化、AIを活用した探索などで詳細な制御が必要な場合には、フローテンプレートまたはPython APIを通じて重要な設定項目にアクセスできます。

そのため、自動化向けにあらかじめ限定された一部のパラメーターだけでなく、幅広い測定・解析条件を活用できます。さらに、最適化サイクルが実験結果から学習するのに応じて、測定条件や解析条件を動的に変更することも可能です。

スクリプト化可能な判断ロジック 

RAIでは、測定フローの内部および外部の両方で判断ロジックをスクリプト化できます。

PowerShellスクリプトを利用することで、高度な解析処理や用途に応じた合否判定を実行できます。また、内部・外部スクリプトを活用することで、スクリーニング基準、品質判定、処理の停止・継続・分岐など、プロセスに必要なルールを柔軟に実装できます。

SmartLab Studio IIの測定・解析統合環境と組み合わせることで、一つのアプリケーション内で測定から解析までを実行できます。データ取得と解析を一連のワークフローとして処理し、後工程の自動化に必要な結果を常に同じ形式で自動出力できます。

機械処理に適した結果出力 

RAIは、自動化システムで扱いやすい形式による結果出力に対応しています。

生データと解析結果を自動出力できるほか、データ、メタデータ、解析結果をプログラムで容易に処理できるASCII形式で出力できます。また、サーバーからの要求に応じて、これらの結果を一括送信することも可能です。

そのため、LIMS／ELNへの記録、データベースへの取り込み、機械学習で使用する特徴量の抽出などに適しています。

RAIの強みは、装置との接続性だけではありません。複雑なXRD解析も自動で実行し、その結果をマテリアルズ・インフォマティクスソフトウェアへ転送できます。解析ロジックを一から構築することなく、リガクの専門知識に基づく解析結果をAIを活用した材料探索サイクルの中で直接利用できます。

自動化を支える信頼性

RAIは、機能性だけでなく信頼性も重視される実際の自動化環境において、導入リスクを低減できるよう設計されています。

テスト環境を利用することで、Pythonスクリプトを本番ワークフローへ適用する前に検証できます。また、接続シミュレーターと装置のデジタルツインにより、装置制御ロジックを含む一連の動作を事前に検証できます。

これにより、実行手順、エラー処理、条件分岐を含むワークフローを安全に確認できます。

RAIは次の機能を組み合わせることで、リガクの分析装置を、分析業務の自動化からAIを活用した材料探索・最適化システムまで幅広く活用できるプラットフォームとして提供します。

• オープンなPythonオーケストレーション 
• 詳細なパラメーターアクセス
• 測定と解析を統合した実行環境
• 測定結果に応じたワークフロー分岐 
• 統合しやすいクライアント・サーバー構成 
• 機械処理可能な結果の一括出力
• 導入前検証を支援する各種ツール