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Robot de IA del MIT acelera la tecnología solar con un avance en el análisis de semiconductores

Investigadores del MIT han desarrollado un sistema robótico autónomo que analiza rápidamente la fotoconductancia en materiales semiconductores, acelerando de manera significativa la innovación en paneles solares. El sistema, guiado por inteligencia artificial, realiza más de 125 mediciones precisas por hora, identificando puntos críticos de rendimiento y señales tempranas de degradación que podrían conducir a una tecnología solar más eficiente. Este avance aborda un cuello de botella clave en el descubrimiento de materiales que anteriormente había frenado el progreso en tecnologías de energía renovable.
Robot de IA del MIT acelera la tecnología solar con un avance en el análisis de semiconductores

Un equipo de investigadores del MIT ha presentado un innovador sistema robótico impulsado por inteligencia artificial que podría revolucionar el análisis de semiconductores y acelerar el desarrollo de la próxima generación de paneles solares.

El sistema completamente autónomo, detallado en una publicación del 4 de julio en Science Advances, mide la fotoconductancia—una propiedad eléctrica fundamental que determina cómo responden los materiales a la luz—con una velocidad y precisión sin precedentes. Durante una prueba de 24 horas, el sistema realizó más de 3,000 mediciones únicas, operando a una velocidad superior a 125 lecturas por hora.

"No todas las propiedades importantes de un material pueden medirse sin contacto. Si necesitas hacer contacto con tu muestra, quieres que sea rápido y maximizar la cantidad de información que obtienes", explica el profesor Tonio Buonassisi, autor principal del estudio.

La innovación combina tres tecnologías clave: una sonda robótica que contacta físicamente las muestras de semiconductores, una red neuronal auto-supervisada que identifica los puntos óptimos de medición y un algoritmo especializado de planificación de rutas que determina los trayectos más eficientes entre los puntos de contacto. Al incorporar conocimientos especializados de ciencia de materiales en el sistema de IA, los investigadores lograron que tomara decisiones a nivel experto sobre dónde y cómo probar las muestras.

Este avance aborda un cuello de botella fundamental en el descubrimiento de materiales. Aunque los investigadores pueden sintetizar rápidamente nuevos candidatos de semiconductores, la medición manual de sus propiedades seguía siendo un proceso lento y laborioso. El sistema del MIT acelera drásticamente este proceso, permitiendo identificar más rápido materiales prometedores para celdas solares y otras aplicaciones.

Las mediciones detalladas revelaron puntos críticos de rendimiento y señales tempranas de degradación del material que podrían pasar desapercibidas en pruebas convencionales. El autor principal, Alexander Siemenn, señala: "Poder recopilar datos tan ricos a velocidades tan rápidas, sin necesidad de intervención humana, empieza a abrir puertas para descubrir y desarrollar nuevos semiconductores de alto rendimiento".

El proyecto, financiado por el Departamento de Energía de EE. UU., la Fundación Nacional de Ciencias, First Solar y otros socios, representa un paso significativo hacia la visión del MIT de un laboratorio de descubrimiento de materiales completamente autónomo. El equipo busca ampliar las capacidades del sistema para crear un laboratorio automatizado integral que combine síntesis, imágenes y medición, lo que podría transformar la manera en que descubrimos y desarrollamos nuevos materiales para aplicaciones de energía limpia.

Source: Mit

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