Ein Team von Forschenden am MIT hat ein bahnbrechendes, KI-gesteuertes robotisches System vorgestellt, das die Halbleiteranalyse revolutionieren und die Entwicklung der nächsten Generation von Solarmodulen beschleunigen könnte.
Das vollständig autonome System, das in einer Veröffentlichung vom 4. Juli in Science Advances vorgestellt wurde, misst die Photoleitfähigkeit – eine entscheidende elektrische Eigenschaft, die bestimmt, wie Materialien auf Licht reagieren – mit bisher unerreichter Geschwindigkeit und Präzision. Während eines 24-Stunden-Tests führte das System mehr als 3.000 einzigartige Messungen durch und arbeitete mit einer Rate von über 125 Messungen pro Stunde.
„Nicht jede wichtige Eigenschaft eines Materials kann kontaktlos gemessen werden. Wenn Sie Kontakt zu Ihrer Probe herstellen müssen, sollte dies schnell gehen und Sie möchten möglichst viele Informationen gewinnen“, erklärt Professor Tonio Buonassisi, Seniorautor der Studie.
Die Innovation vereint drei entscheidende Technologien: eine robotische Sonde, die physisch Kontakt zu Halbleiterproben herstellt, ein selbstüberwachendes neuronales Netzwerk, das optimale Messpunkte identifiziert, und einen spezialisierten Pfadplanungsalgorithmus, der die effizientesten Wege zwischen den Kontaktpunkten berechnet. Durch die Integration von domänenspezifischem Wissen aus der Materialwissenschaft in das KI-System konnten die Forschenden ihm ermöglichen, Entscheidungen auf Expertenniveau darüber zu treffen, wo und wie Proben getestet werden sollten.
Dieser Durchbruch beseitigt einen grundlegenden Engpass in der Materialforschung. Während Forschende neue Halbleiterkandidaten schnell synthetisieren können, war die manuelle Messung ihrer Eigenschaften bislang langsam und arbeitsintensiv. Das MIT-System beschleunigt diesen Prozess erheblich und ermöglicht eine schnellere Identifizierung vielversprechender Materialien für Solarzellen und andere Anwendungen.
Die detaillierten Messungen offenbarten Leistungs-Hotspots und frühe Anzeichen von Materialdegradation, die bei herkömmlichen Tests möglicherweise übersehen würden. Hauptautor Alexander Siemenn betont: „Die Möglichkeit, so umfangreiche Daten in so hoher Geschwindigkeit und ohne menschliche Anleitung zu erfassen, eröffnet neue Wege, um leistungsfähige neue Halbleiter zu entdecken und zu entwickeln.“
Das Projekt, gefördert vom US-Energieministerium, der National Science Foundation, First Solar und weiteren Partnern, stellt einen bedeutenden Schritt in Richtung MITs Vision eines vollständig autonomen Materialforschungslabors dar. Das Team plant, die Fähigkeiten des Systems zu erweitern, um ein komplett automatisiertes Labor zu schaffen, das Synthese, Bildgebung und Messung vereint – und damit möglicherweise die Entdeckung und Entwicklung neuer Materialien für Anwendungen im Bereich der sauberen Energie grundlegend zu verändern.