Un team di ricercatori del MIT ha presentato un sistema robotico rivoluzionario, alimentato dall’intelligenza artificiale, che potrebbe trasformare l’analisi dei semiconduttori e accelerare lo sviluppo dei pannelli solari di nuova generazione.
Il sistema completamente autonomo, descritto in una pubblicazione del 4 luglio su Science Advances, misura la fotoconduttanza—una proprietà elettrica fondamentale che determina come i materiali rispondono alla luce—con una velocità e una precisione senza precedenti. Durante un test di 24 ore, il sistema ha effettuato oltre 3.000 misurazioni uniche, operando a un ritmo superiore a 125 rilevamenti all’ora.
"Non tutte le proprietà importanti di un materiale possono essere misurate senza contatto. Se è necessario entrare in contatto con il campione, bisogna essere rapidi e massimizzare la quantità di informazioni ottenute", spiega il professor Tonio Buonassisi, autore senior dello studio.
L’innovazione combina tre tecnologie chiave: una sonda robotica che entra fisicamente in contatto con i campioni di semiconduttore, una rete neurale auto-supervisionata che identifica i punti di misurazione ottimali e un algoritmo specializzato di pianificazione dei percorsi che determina le rotte più efficienti tra i punti di contatto. Integrando la conoscenza specialistica della scienza dei materiali nel sistema AI, i ricercatori lo hanno reso capace di prendere decisioni a livello esperto su dove e come testare i campioni.
Questa innovazione affronta un collo di bottiglia fondamentale nella scoperta di nuovi materiali. Sebbene i ricercatori possano sintetizzare rapidamente nuovi candidati semiconduttori, la misurazione manuale delle loro proprietà è rimasta lenta e laboriosa. Il sistema del MIT accelera drasticamente questo processo, consentendo un’identificazione più rapida dei materiali promettenti per celle solari e altre applicazioni.
Le misurazioni dettagliate hanno rivelato punti caldi di prestazione e segni precoci di degrado del materiale che potrebbero sfuggire ai test convenzionali. L’autore principale Alexander Siemenn osserva: "Poter raccogliere dati così ricchi a una velocità così elevata, senza la necessità di guida umana, apre la strada alla scoperta e allo sviluppo di nuovi semiconduttori ad alte prestazioni".
Il progetto, finanziato dal Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti, dalla National Science Foundation, da First Solar e altri partner, rappresenta un passo significativo verso la visione del MIT di un laboratorio completamente autonomo per la scoperta di nuovi materiali. Il team punta ad ampliare le capacità del sistema per creare un laboratorio automatizzato completo che combini sintesi, imaging e misurazione—potenzialmente trasformando il modo in cui scopriamo e sviluppiamo nuovi materiali per applicazioni nell’energia pulita.