実験室の自動化は科学的発見を加速させる重要な技術ですが、商用の液体処理システムは高額で、所有企業による専有設計のため導入が制限されています。この研究で発表されたRAINBOTは、消費者向けのCartesian型3Dプリンタ（Elegoo Neptune 4 Max）を改造することで、この問題を解決した革新的なプラットフォームです。プリンタのエクストルーダーを精密な単一チャネルピペットに置き換え、プリンタ本来のG-code駆動X-Y-Zガントリーを使用してピペットを制御しています。プランジャーとチップ排出動作は、Python制御下の2つのコンパクト線形アクチュエーターで実現されています。 実験の透明性と遠隔監視性を確保するため、ブラウザベースのデジタルツインが実装されており、物理的なプラットフォームと双方向で同期します。このデジタルツインは運動学とピペット操作の状態をリアルタイムで映し出し、任意のウェブブラウザから遠隔監視、介入、緊急停止が可能になります。概念実証として、RAINBOTは異なる色の水溶液を順次交換しながら、統合カラーセンサーで混合物の色を定量化しました。赤、黄、青の応答値は予想される混合挙動と平均絶対誤差2パーセンテージポイント以内で一致し、正確な実行とリアルタイム追跡を検証しました。 さらにこのプラットフォームは、CEIDフレームワーク（Cooperative Explorer for Inverse Design）と統合され、試行錯誤的な手動実験から目標指向の逆設計探索へと実験を再構成しながら、人間がループ内に留まるようになっています。完全なハードウェアコストは1,300米ドル以下に抑えられており、これは商用の入門レベル液体処理システムの約10分の1という劇的なコスト削減です。このアプローチにより、物理-仮想統合フレームワークの自動運転実験室自動化が、より広くアクセス可能なものになることが期待されています。