高通量材料合成方法对于发现新型功能材料至关重要，但面临着性能表征的瓶颈。这些高通量合成工具使用基于墨水的沉积每小时产生 104 样品，而大多数表征方法要么很慢（传统速率为每小时 101 样品），要么很僵化（例如，专为标准薄膜设计）从而导致瓶颈。
为了解决这个问题，麻省理工学院Alexander E. Siemenn和Eunice Aissi等人提出了自动化表征（自动表征）工具，利用自适应计算机视觉，与非自动化工作流程相比，吞吐量提高了 85 倍。改工具包括一个通用的成分映射工具和两个可扩展的自动表征算法，这些算法：（1）在 6 分钟内自主计算 200 种成分的带隙，（2）在 20 分钟内自主计算 200 种成分的环境稳定性，达到 98.5% 和以领域专家手动评估为基准时，准确率分别为 96.9%。
这些工具在甲脒 (FA) 和甲基铵 (MA) 混合阳离子钙钛矿体系上进行了演示 FA 1−x MA x PbI 3 , 0 ≤ x ≤ 1 ，加速表征过程，使其同步更接近高通量合成的速率。
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