MIT黑科技:自主机器人助力太阳能电池材料研发,效率提升百倍!

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在当今科技飞速发展的时代,新材料的研发对于推动各行各业的进步至关重要。尤其是在能源领域,寻找能够提升太阳能电池效率的新型半导体材料,一直是科研人员孜孜以求的目标。然而,传统材料表征方法的瓶颈,严重制约了新材料的发现和应用。

麻省理工学院(MIT)的研究团队,在这一领域取得了突破性进展。他们开发出一套全自动机器人系统,能够显著加速半导体材料的分析过程,为新型太阳能电池的开发铺平道路。这项创新技术,有望彻底改变材料科学的研究模式,加速能源技术的革新。

传统材料表征的挑战

长期以来,材料科学家们依赖于手动测量来确定材料的重要电学性质,例如光电导。光电导是指材料在光照下产生电流的能力,是评估半导体材料性能的关键指标。然而,手动测量耗时且效率低下,严重限制了研究人员探索新材料的速度。

Solar cells being tested by probes

传统的手动测量方法,不仅需要研究人员耗费大量时间和精力,而且容易受到人为因素的干扰,导致测量结果的精度和可靠性受到影响。此外,对于某些特殊材料或复杂结构,手动测量可能难以实现,进一步限制了研究的范围和深度。

MIT的解决方案:全自动机器人系统

为了克服传统材料表征方法的局限性,MIT的研究团队开发出一套全自动机器人系统。该系统利用机器人探针,精确测量材料的光电导性能。通过将材料科学领域的专业知识,融入到机器学习模型中,该系统能够自主确定最佳接触点,并在最短时间内完成测量。

这套系统的核心在于其智能化的决策能力。研究人员将化学家和材料科学家的专业知识,融入到神经网络模型中,使机器人能够像专家一样,根据材料的形状和成分,自主选择最佳的接触点。此外,该系统还采用了一种特殊的路径规划程序,能够以最快的速度在各个接触点之间移动。

24小时不间断测试:效率与精度的双重提升

为了验证该系统的性能,研究团队进行了一项为期24小时的测试。结果显示,该系统每小时能够进行超过125次独特的测量,其精度和可靠性,远超其他基于人工智能的方法。这一结果充分证明了该系统在加速材料表征方面的巨大潜力。

通过大幅提高材料表征的速度,该系统有望加速新型半导体材料的开发,从而推动太阳能电池等能源技术的进步。更高效的太阳能电池,将能够产生更多的电力,为解决全球能源危机提供新的希望。

专家评价:开启自主表征的新篇章

机械工程学教授Tonio Buonassisi,是该研究论文的资深作者。他表示:“我认为这篇论文非常令人兴奋,因为它为自主、基于接触的表征方法,提供了一条可行的途径。并非所有重要的材料性质,都可以通过非接触方式进行测量。如果需要与样品进行接触,那么我们希望它既快速,又能最大程度地获取信息。”

Buonassisi教授强调,该系统的优势在于其能够实现快速、精确的材料表征,从而加速新材料的发现和应用。这对于推动能源、电子等领域的技术进步,具有重要意义。

详细解析:机器人系统的技术构成

MIT研究团队开发的这套全自动机器人系统,并非一蹴而就,而是经过多年的研究和积累。自2018年以来,Buonassisi教授的实验室,一直致力于开发全自动材料发现实验室。近年来,他们的研究重点集中在新型钙钛矿材料的发现上。

钙钛矿是一类具有特殊晶体结构的半导体材料,被广泛应用于太阳能电池等光伏器件中。为了加速钙钛矿材料的研发,研究团队开发了快速合成和打印独特钙钛矿材料组合的技术,并设计了基于图像的方法,来确定材料的重要性质。

接触式测量的必要性

虽然基于图像的方法,能够快速筛选大量的材料,但对于光电导等关键性质的精确表征,仍然需要将探针直接放置在材料上,并进行测量。这种接触式测量方法,能够更准确地反映材料的电学性能。

“为了使我们的实验实验室能够尽可能快速和准确地运行,我们必须找到一种解决方案,既能产生最佳的测量结果,又能最大限度地缩短整个过程的时间。”该论文的第一作者Alexander (Aleks) Siemenn解释道。

机器学习、机器人与材料科学的融合

为了实现这一目标,研究团队将机器学习、机器人技术和材料科学,巧妙地融合在一起,构建出一个全自动化的系统。该系统的工作流程如下:

  1. 图像采集: 机器人系统利用其板载摄像头,拍摄打印在载玻片上的钙钛矿材料的图像。
  2. 图像分割: 系统使用计算机视觉技术,将图像分割成多个区域,以便进行后续分析。
  3. 神经网络模型: 分割后的图像被输入到一个专门设计的神经网络模型中。该模型融合了化学家和材料科学家的专业知识,能够根据材料的形状和成分,预测最佳的探针接触点。
  4. 路径规划: 确定最佳接触点后,系统会使用路径规划算法,找到探针到达所有接触点的最有效路径。
  5. 精确测量: 路径规划完成后,系统会将信号发送给机器人的电机,控制探针快速移动到各个接触点,并进行测量。

适应性:应对材料形状的多样性

值得一提的是,该系统的机器学习方法具有很强的适应性。由于打印的样品具有独特的形状,从圆形液滴到类似软糖豆的结构,因此,系统需要能够灵活地应对各种不同的情况。

“这就像测量雪花一样——很难找到两片完全相同的雪花。”Buonassisi教授说道。该系统的适应性,使其能够有效地处理各种形状的材料,从而保证测量的准确性和可靠性。

自监督学习:无需标记数据

该系统能够实现快速测量的关键,在于神经网络模型的自监督特性。该模型可以直接在样品图像上确定最佳接触点,而无需使用标记的训练数据。这大大减少了训练模型所需的时间和资源。

路径规划优化:提高效率

为了进一步提高系统的效率,研究人员还对路径规划程序进行了优化。他们发现,在算法中添加少量噪声或随机性,有助于找到最短路径。这表明,即使是微小的改变,也可能对系统的性能产生显著影响。

团队合作:多学科融合的典范

“随着我们进入自主实验室时代,真正需要硬件构建、软件和材料科学方面的专业知识,融合到同一个团队中,才能快速创新。这就是这里的秘诀之一。”Buonassisi教授强调。

性能验证:数据驱动的成果

在构建完成整个系统后,研究人员对每个组件进行了测试。结果表明,与七种其他基于人工智能的方法相比,该神经网络模型能够以更少的计算时间,找到更好的接触点。此外,该路径规划算法,也始终能够找到比其他方法更短的路径。

当研究人员将所有组件组合在一起,进行为期24小时的全自动实验时,该机器人系统以每小时超过125次的速率,进行了超过3000次独特的光电导测量。

此外,这种精确测量方法提供的详细程度,使研究人员能够识别出具有较高光电导的热点区域,以及材料退化的区域。这对于深入了解材料的性质,具有重要意义。

应用前景:加速可持续能源技术的发展

“能够以如此快的速度,捕获如此丰富的数据,而无需人工指导,这开始为发现和开发新的高性能半导体,特别是在太阳能电池等可持续应用领域,打开了大门。”Siemenn说道。

研究人员希望继续在这个机器人系统的基础上,不断改进和完善,最终创建一个用于材料发现的全自动实验室。这将极大地加速新材料的研发过程,为解决能源、环境等领域的挑战,提供新的解决方案。

多方支持:产学研合作的结晶

这项研究得到了多个机构和企业的支持,包括First Solar、Eni(通过麻省理工学院能源倡议)、MathWorks、多伦多大学加速联盟、美国能源部和美国国家科学基金会。这些支持,为研究的顺利进行,提供了重要的保障。

结论与展望

MIT研究团队开发的这套全自动机器人系统,为半导体材料的研究带来了革命性的变革。它不仅提高了材料表征的速度和精度,而且降低了对人工的依赖,为实现全自动材料发现实验室,奠定了坚实的基础。未来,随着技术的不断进步,我们有理由相信,这套系统将在新材料的研发中发挥越来越重要的作用,为解决能源、环境等领域的挑战,贡献更大的力量。

Eunice Aissi, left, and Alexander Siemenn each hold up a clear mat with dotted samples with gloved hand. They are wearing lab coats.

Flat solar cells rest inside a testing bed under bright illumination.

Perovskites molecule

perovskite graphic