كشف فريق من الباحثين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) عن نظام روبوتي متطور مدعوم بالذكاء الاصطناعي، من شأنه إحداث ثورة في تحليل أشباه الموصلات وتسريع تطوير الجيل القادم من ألواح الطاقة الشمسية.
النظام المستقل بالكامل، والذي تم تفصيله في منشور بتاريخ 4 يوليو في مجلة Science Advances، يقيس التوصيلية الضوئية—وهي خاصية كهربائية أساسية تحدد كيفية استجابة المواد للضوء—بسرعة ودقة غير مسبوقتين. وخلال اختبار استمر 24 ساعة، أجرى النظام أكثر من 3,000 قياس فريد، بمعدل يفوق 125 قراءة في الساعة.
يشرح البروفيسور تونيو بوناسيسي، المؤلف الرئيسي للدراسة: "ليست كل خاصية مهمة في المادة يمكن قياسها بدون تلامس. إذا كنت بحاجة إلى التلامس مع العينة، يجب أن يكون ذلك سريعًا ويجب أن تعظّم كمية المعلومات التي تحصل عليها".
تجمع هذه الابتكارية بين ثلاث تقنيات أساسية: مسبار روبوتي يلامس عينات أشباه الموصلات فعليًا، وشبكة عصبية ذاتية الإشراف تحدد نقاط القياس المثلى، وخوارزمية تخطيط مسار متخصصة تحدد أكثر الطرق كفاءة بين نقاط التلامس. ومن خلال إدخال معرفة متخصصة في علم المواد ضمن نظام الذكاء الاصطناعي، تمكن الباحثون من تمكينه لاتخاذ قرارات بمستوى الخبراء حول أماكن وكيفية اختبار العينات.
يحل هذا الإنجاز عنق زجاجة أساسي في اكتشاف المواد. فعلى الرغم من قدرة الباحثين على تصنيع مرشحين جدد من أشباه الموصلات بسرعة، إلا أن قياس خصائصهم يدويًا ظل بطيئًا ويتطلب جهدًا كبيرًا. يسرّع نظام MIT هذه العملية بشكل كبير، مما يمكّن من تحديد المواد الواعدة للخلايا الشمسية وتطبيقات أخرى بوتيرة أسرع.
كشفت القياسات التفصيلية عن نقاط أداء عالية وعلامات مبكرة على تدهور المواد، والتي قد لا تُكتشف في الاختبارات التقليدية. ويشير المؤلف الرئيسي ألكسندر سيمين: "القدرة على جمع بيانات غنية بهذا القدر وبهذه السرعة، دون الحاجة لتدخل بشري، تفتح آفاقًا جديدة لاكتشاف وتطوير أشباه موصلات عالية الأداء".
يمثل هذا المشروع، الممول من وزارة الطاقة الأمريكية، والمؤسسة الوطنية للعلوم، وشركة First Solar، وشركاء آخرين، خطوة مهمة نحو رؤية MIT لمختبر اكتشاف مواد مستقل بالكامل. ويهدف الفريق إلى توسيع قدرات النظام لإنشاء مختبر آلي متكامل يجمع بين التصنيع، والتصوير، والقياس—مما قد يغير طريقة اكتشافنا وتطويرنا للمواد الجديدة لتطبيقات الطاقة النظيفة.