研究室の自動化は科学的発見を加速するが、市販の液体分注システムは高コスト、専有設計、遠隔監視の制限により広く普及していない。本研究では、ハマド・ビン・ハリファ大学の研究チームが、民生用のカーテシアン3Dプリンター（Elegoo Neptune 4 Max）を改造した低コストでオープンに再現可能な液体分注ロボットRAINBOTTMを提案する。プリンターの押出機を精密なシングルチャンネルピペットに交換し、プリンター自身のGコード駆動X-Y-Zガントリーで動作させる。プランジャーとチップ排出動作は2つのコンパクトなリニアアクチュエーターがPython制御下で実行する。総ハードウェアコストは1300米ドル未満であり、エントリーレベルの市販ハンドラーの約10分の1という画期的な低価格を実現した。
実験の透明性と遠隔監視を確保するため、ブラウザベースのデジタルツインを実装した。このデジタルツインは物理プラットフォームと双方向に同期し、運動学と分注状態をリアルタイムで反映する。研究者は任意のWebブラウザから遠隔監視、介入、緊急停止を実行できる。概念実証として、RAINBOTTMは異なる色の水溶液を逐次交換する実験を行い、統合された色センサーで混合結果を定量化した。測定された赤、黄、青（RYB）の応答は期待される混合挙動と平均絶対誤差2パーセントポイント以内で一致し、正確な実行とリアルタイム追跡が確認された。
さらに、このプラットフォームはCEIDTM（協調的逆設計探索器）フレームワークと結合されている。CEIDTMは実験を反復的な手動推測から目標指向の逆設計探索へと変換し、人間がループ内で判断を下すことを可能にする。この閉ループ制御により、RAINBOTTMは自律的に実験パラメータ空間を探索し、材料や化学組成の最適化を加速する。システム全体は低コストであるだけでなく、すべてのハードウェアとソフトウェアの設計が公開されており、他の研究室が容易に再現できる。これにより、自己駆動型研究室自動化のためのアクセス可能な物理‐仮想フレームワークが確立された。