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MIT के एआई रोबोट ने सेमीकंडक्टर विश्लेषण में क्रांति लाकर सौर तकनीक को दी नई रफ्तार

MIT के शोधकर्ताओं ने एक स्वायत्त रोबोटिक सिस्टम विकसित किया है, जो सेमीकंडक्टर सामग्रियों में फोटोकंडक्टेंस का तेजी से विश्लेषण करता है, जिससे सौर पैनल नवाचार की गति कई गुना बढ़ गई है। एआई-निर्देशित यह सिस्टम प्रति घंटे 125 से अधिक सटीक माप लेता है, प्रदर्शन के हॉटस्पॉट्स और शुरुआती गिरावट के संकेतों की पहचान करता है, जिससे अधिक दक्ष सौर तकनीक का रास्ता खुलता है। यह उपलब्धि उन महत्वपूर्ण बाधाओं को दूर करती है, जो अब तक नवीकरणीय ऊर्जा तकनीकों में प्रगति को धीमा कर रही थीं।
MIT के एआई रोबोट ने सेमीकंडक्टर विश्लेषण में क्रांति लाकर सौर तकनीक को दी नई रफ्तार

MIT के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक अत्याधुनिक एआई-संचालित रोबोटिक सिस्टम पेश किया है, जो सेमीकंडक्टर विश्लेषण में क्रांति ला सकता है और अगली पीढ़ी के सौर पैनलों के विकास को तेज कर सकता है।

यह पूरी तरह स्वायत्त सिस्टम, जिसका विवरण 4 जुलाई को 'साइंस एडवांसेज़' में प्रकाशित हुआ, फोटोकंडक्टेंस—एक महत्वपूर्ण विद्युत गुण जो यह निर्धारित करता है कि सामग्री प्रकाश के प्रति कैसे प्रतिक्रिया देती है—की अभूतपूर्व गति और सटीकता के साथ माप करता है। 24 घंटे की परीक्षण अवधि में, इस सिस्टम ने 3,000 से अधिक विशिष्ट माप किए, और यह प्रति घंटे 125 से अधिक रीडिंग्स लेने की क्षमता रखता है।

अध्ययन के वरिष्ठ लेखक प्रोफेसर टोनियो बुओनासिसी बताते हैं, "हर महत्वपूर्ण गुण को संपर्करहित तरीके से नहीं मापा जा सकता। यदि आपको अपने सैंपल के संपर्क में आना है, तो आप चाहते हैं कि यह प्रक्रिया तेज हो और आपको अधिकतम जानकारी मिले।"

इस नवाचार में तीन प्रमुख तकनीकों का संयोजन है: एक रोबोटिक प्रोब जो सेमीकंडक्टर सैंपल्स के संपर्क में आता है, एक सेल्फ-सुपरवाइज़्ड न्यूरल नेटवर्क जो इष्टतम माप बिंदुओं की पहचान करता है, और एक विशेष पाथ-प्लानिंग एल्गोरिद्म जो संपर्क बिंदुओं के बीच सबसे कुशल रास्ते निर्धारित करता है। शोधकर्ताओं ने एआई सिस्टम में मटेरियल साइंस का डोमेन नॉलेज जोड़कर इसे विशेषज्ञ स्तर के निर्णय लेने में सक्षम बनाया है कि सैंपल्स का परीक्षण कहाँ और कैसे किया जाए।

यह उपलब्धि मटेरियल्स डिस्कवरी की एक मूलभूत बाधा को दूर करती है। जहाँ शोधकर्ता तेजी से नए सेमीकंडक्टर उम्मीदवारों का संश्लेषण कर सकते हैं, वहीं उनके गुणों को मैन्युअली मापना अब तक धीमा और श्रमसाध्य रहा है। MIT का यह सिस्टम इस प्रक्रिया को अत्यधिक तेज कर देता है, जिससे सौर सेल्स और अन्य अनुप्रयोगों के लिए संभावित सामग्रियों की पहचान तेजी से संभव हो पाती है।

विस्तृत मापों से प्रदर्शन के हॉटस्पॉट्स और सामग्री में शुरुआती गिरावट के संकेत सामने आए, जो पारंपरिक परीक्षण में छूट सकते थे। प्रमुख लेखक अलेक्जेंडर सिएमेन कहते हैं, "इतनी समृद्ध जानकारी इतनी तेज़ी से और बिना मानवीय हस्तक्षेप के एकत्र कर पाना, नई उच्च-प्रदर्शन सेमीकंडक्टर सामग्रियों की खोज और विकास के नए रास्ते खोलता है।"

यह परियोजना अमेरिकी ऊर्जा विभाग, नेशनल साइंस फाउंडेशन, फर्स्ट सोलर और अन्य साझेदारों द्वारा वित्तपोषित है, और यह MIT की पूरी तरह स्वायत्त मटेरियल्स डिस्कवरी लैब की परिकल्पना की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। टीम का लक्ष्य है कि सिस्टम की क्षमताओं को बढ़ाकर एक पूर्ण स्वचालित लैब तैयार की जाए, जिसमें संश्लेषण, इमेजिंग और माप—all स्वचालित रूप से हों—जो स्वच्छ ऊर्जा अनुप्रयोगों के लिए नई सामग्रियों की खोज और विकास की प्रक्रिया को पूरी तरह बदल सकता है।

Source: Mit

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