Une équipe de chercheurs du MIT a dévoilé un système robotique révolutionnaire propulsé par l’intelligence artificielle, qui pourrait transformer l’analyse des semi-conducteurs et accélérer le développement de panneaux solaires de nouvelle génération.
Ce système entièrement autonome, décrit dans une publication du 4 juillet dans Science Advances, mesure la photoconductance — une propriété électrique clé qui détermine la réaction des matériaux à la lumière — avec une rapidité et une précision inégalées. Lors d’un test de 24 heures, le système a réalisé plus de 3 000 mesures uniques, à un rythme dépassant 125 relevés par heure.
« Toutes les propriétés importantes d’un matériau ne peuvent pas être mesurées sans contact. Si vous devez établir un contact avec votre échantillon, vous voulez que ce soit rapide et que l’information recueillie soit maximisée », explique le professeur Tonio Buonassisi, auteur principal de l’étude.
L’innovation combine trois technologies clés : une sonde robotisée qui entre physiquement en contact avec les échantillons de semi-conducteurs, un réseau neuronal auto-supervisé qui identifie les points de mesure optimaux, et un algorithme spécialisé de planification de trajectoire qui détermine les parcours les plus efficaces entre les points de contact. En intégrant des connaissances spécialisées en science des matériaux dans le système d’IA, les chercheurs lui ont permis de prendre des décisions dignes d’experts sur l’endroit et la façon de tester les échantillons.
Cette percée permet de surmonter un goulot d’étranglement fondamental dans la découverte de nouveaux matériaux. Bien que les chercheurs puissent synthétiser rapidement de nouveaux semi-conducteurs, la mesure manuelle de leurs propriétés demeurait lente et exigeante en main-d’œuvre. Le système du MIT accélère considérablement ce processus, permettant d’identifier plus rapidement les matériaux prometteurs pour les cellules solaires et d’autres applications.
Les mesures détaillées ont révélé des zones de performance et des signes précoces de dégradation des matériaux qui pourraient passer inaperçus lors de tests conventionnels. Alexander Siemenn, auteur principal, souligne : « Pouvoir recueillir des données aussi riches à une telle vitesse, sans intervention humaine, ouvre la porte à la découverte et au développement de nouveaux semi-conducteurs à haute performance. »
Ce projet, financé par le Département de l’Énergie des États-Unis, la National Science Foundation, First Solar et d’autres partenaires, représente une étape majeure vers la vision du MIT d’un laboratoire de découverte de matériaux entièrement autonome. L’équipe vise à étendre les capacités du système afin de créer un laboratoire automatisé complet combinant synthèse, imagerie et mesure — une approche qui pourrait transformer la façon dont on découvre et développe de nouveaux matériaux pour les applications en énergie propre.