MITの研究チームは、半導体解析を革新し、次世代太陽電池パネルの開発を加速させる可能性を持つ、AI搭載の画期的なロボットシステムを発表しました。
この完全自律型システムは、2024年7月4日付のScience Advances誌で詳細が公開されており、材料が光にどのように応答するかを決定する重要な電気的特性である「光伝導度」を、これまでにない速度と精度で測定します。24時間のテストでは、1時間あたり125回を超えるペースで3,000回以上のユニークな測定を実施しました。
「材料のすべての重要な特性が非接触で測定できるわけではありません。サンプルに接触する必要がある場合、迅速かつ最大限の情報を得たいものです」と、論文の上級著者であるトニオ・ブオナッシジ教授は説明します。
このイノベーションは、半導体サンプルに物理的に接触するロボットプローブ、最適な測定ポイントを特定する自己教師ありニューラルネットワーク、そして接触点間の最も効率的な経路を決定する専用の経路計画アルゴリズムという、3つの重要技術を組み合わせています。AIシステムに材料科学の専門知識を組み込むことで、研究者はサンプルのどこをどのようにテストすべきかについて、専門家レベルの判断を可能にしました。
このブレークスルーは、材料発見における根本的なボトルネックを解消します。研究者は新しい半導体候補を迅速に合成できる一方で、その特性の手動測定は依然として遅く、労働集約的でした。MITのシステムはこのプロセスを劇的に加速し、太陽電池やその他の用途に有望な材料をより早く特定できるようにします。
詳細な測定により、従来のテストでは見逃されがちな性能のホットスポットや材料劣化の初期兆候が明らかになりました。筆頭著者のアレクサンダー・ジーメン氏は「人間の手を介さず、これほど豊富なデータを高速で取得できることで、新たな高性能半導体の発見と開発への扉が開かれます」と述べています。
このプロジェクトは、米国エネルギー省、全米科学財団、First Solar社などの支援を受けており、MITが目指す「完全自律型材料発見ラボ」実現への大きな一歩となります。研究チームは、合成・イメージング・測定を統合した完全自動化ラボへの拡張を目指しており、クリーンエネルギー材料の発見と開発のあり方を根本から変える可能性があります。