麻省理工学院（MIT）的一支研究团队近日发布了一套由人工智能驱动的创新型机器人系统，有望彻底革新半导体分析方式，并加快新一代太阳能电池板的开发进程。
这套全自动系统于7月4日发表在《Science Advances》期刊上，能够以前所未有的速度和精度测量光电导率——这是决定材料对光响应能力的关键电学属性。在一次为期24小时的测试中，该系统完成了超过3000次独立测量，平均每小时测量数量超过125次。
“并非所有重要的材料属性都能以非接触方式测量。如果你必须与样品接触，就需要测量速度快，并尽可能获取更多信息。”该研究的资深作者、Tonio Buonassisi教授解释道。
这项创新融合了三项关键技术：能够物理接触半导体样品的机器人探针、用于识别最佳测量点的自监督神经网络，以及确定接触点之间最高效路径的专用路径规划算法。通过将材料科学领域的专业知识注入AI系统，研究人员让其能够做出专家级的样品测试决策。
这一突破解决了材料发现过程中的根本性瓶颈。尽管研究人员可以快速合成新的半导体候选材料，但手动测量其属性一直进展缓慢且劳动密集。MIT的系统极大加快了这一流程，使得更快筛选出适用于太阳能电池及其他应用的潜力材料成为可能。
详细的测量结果揭示了性能热点和材料早期退化迹象，这些往往在传统测试中容易被忽视。论文第一作者Alexander Siemenn指出：“能够以如此高的速度、无需人工干预地采集如此丰富的数据，为发现和开发新型高性能半导体材料打开了大门。”
该项目由美国能源部、国家科学基金会、First Solar及其他合作伙伴资助，标志着MIT实现全自动材料发现实验室愿景的重要一步。团队计划进一步拓展系统能力，打造集合成、成像与测量于一体的全自动实验室，有望彻底改变清洁能源新材料的发现和开发方式。