كشف فريق من الباحثين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) عن نظام روبوتي مبتكر يعمل بالذكاء الاصطناعي، من شأنه إحداث ثورة في تحليل أشباه الموصلات وتسريع تطوير الجيل القادم من الألواح الشمسية.
النظام الذاتي بالكامل، الذي تم تفصيله في دراسة نشرت في 4 يوليو بمجلة Science Advances، يقيس التوصيلية الضوئية—وهي خاصية كهربائية أساسية تحدد كيفية استجابة المواد للضوء—بسرعة ودقة غير مسبوقتين. خلال 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: "ليس كل خاصية مهمة في المادة يمكن قياسها بدون تلامس. إذا كنت بحاجة إلى ملامسة العينة الخاصة بك، فأنت تريد أن يكون ذلك سريعًا وأن تستفيد بأقصى قدر من المعلومات التي تحصل عليها".
تجمع هذه الابتكارية بين ثلاث تقنيات محورية: 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. من خلال دمج المعرفة المتخصصة في علم المواد داخل نظام الذكاء الاصطناعي، مكّن الباحثون النظام من اتخاذ قرارات بمستوى الخبراء حول أماكن وكيفية اختبار العينات.
يعالج 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 بسرعة أكبر.
كشفت القياسات التفصيلية عن مناطق أداء عالية وعلامات مبكرة لتدهور المواد قد لا يتم اكتشافها في الاختبارات التقليدية. ويشير المؤلف الرئيسي ألكسندر سيمين: "القدرة على جمع بيانات غنية بهذه السرعة، دون الحاجة لتدخل بشري، تفتح آفاقًا جديدة لاكتشاف وتطوير أشباه موصلات عالية الأداء".
يمثل هذا المشروع، الممول من وزارة الطاقة الأمريكية، ومؤسسة العلوم الوطنية، وشركة First Solar، وشركاء آخرين، خطوة هامة نحو رؤية MIT لمعمل اكتشاف مواد ذاتي بالكامل. ويهدف الفريق إلى توسيع قدرات النظام لإنشاء مختبر آلي متكامل يجمع بين التصنيع والتصوير والقياس—مما قد يغير طريقة اكتشاف وتطوير المواد الجديدة لتطبيقات الطاقة النظيفة.