MIT 연구팀이 차세대 태양광 패널 개발을 가속화할 수 있는 혁신적인 AI 기반 로봇 시스템을 공개했다.
이 완전 자율 시스템은 7월 4일자 Science Advances에 상세히 소개됐으며, 빛에 대한 소재의 반응을 결정짓는 핵심 전기적 특성인 광전도(Photoconductance)를 전례 없는 속도와 정밀도로 측정한다. 24시간 테스트 기간 동안 이 시스템은 3,000건이 넘는 고유 측정을 수행했으며, 시간당 125건 이상의 측정 속도를 기록했다.
연구의 시니어 저자인 토니오 부오나시시(Tonio Buonassisi) 교수는 “모든 중요한 소재 특성을 비접촉 방식으로 측정할 수 있는 것은 아니다. 샘플에 접촉이 필요하다면, 빠르게 측정하고 최대한 많은 정보를 얻는 것이 중요하다”고 설명했다.
이번 혁신은 세 가지 핵심 기술을 결합했다. 반도체 샘플에 직접 접촉하는 로봇 프로브, 최적의 측정 지점을 식별하는 자가 지도 신경망, 그리고 접촉 지점 간 최적 경로를 계산하는 특화된 경로 계획 알고리즘이다. 연구진은 AI 시스템에 소재 과학의 전문 지식을 주입함으로써, 샘플을 어디에서 어떻게 테스트할지 전문가 수준의 결정을 내릴 수 있도록 했다.
이러한 돌파구는 소재 탐색의 근본적인 병목을 해결한다. 연구자들은 새로운 반도체 후보를 빠르게 합성할 수 있지만, 그 특성 측정은 여전히 느리고 노동집약적이었다. MIT 시스템은 이 과정을 획기적으로 가속화해, 태양전지 및 기타 응용 분야에 유망한 소재를 더 빠르게 선별할 수 있게 한다.
정밀 측정 결과, 기존 테스트에서는 놓치기 쉬운 성능 우수 영역과 조기 열화 징후가 드러났다. 제1저자인 알렉산더 시멘(Alexander Siemenn)은 “이처럼 풍부한 데이터를 빠른 속도로, 인간의 개입 없이 수집할 수 있게 되면서, 고성능 신소재 반도체의 발견과 개발에 새로운 가능성이 열리고 있다”고 강조했다.
이번 프로젝트는 미국 에너지부, 국립과학재단, First Solar 등 여러 기관의 지원을 받아 진행됐으며, MIT가 추구하는 완전 자율 소재 탐색 연구소 비전에 한 걸음 더 다가섰다. 연구팀은 합성, 이미징, 측정을 통합한 완전 자동화 실험실로 시스템을 확장해, 청정에너지 신소재의 탐색 및 개발 방식을 근본적으로 변화시키는 것을 목표로 하고 있다.