美國麻省理工學院（MIT）團隊開發(fā)出一種全自動機器人系統(tǒng)，可大幅加快對新型半導體材料的性能分析和測試速度。這項發(fā)表于《科學進展》雜志的技術突破，將極大提升當前對高效太陽能電池板材料的研發(fā)進程，還將為下一代高效、環(huán)保電子器件的誕生鋪平道路。

在尋找更高效的半導體過程中，人們需要檢測一種關鍵電學特性——光電導性，即材料在光照下的電響應能力。目前這一過程通常依賴人工操作，效率較低，嚴重制約了新材料的研發(fā)速度。而新開發(fā)的機器人系統(tǒng)能在無需人工干預的情況下自動檢測，速度快而且精度高。

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新技術通過分析新型半導體光電導性，有望加速更高效太陽能電池板的開發(fā)。

該系統(tǒng)的創(chuàng)新之處在于結(jié)合了機器人技術、機器學習和材料科學知識。團隊將人類專家的經(jīng)驗融入機器學習模型中，使機器人能自主判斷探針接觸材料的最佳位置，從而獲得最豐富的信息。同時，系統(tǒng)還配備了專門的路徑規(guī)劃算法，能快速找到在不同接觸點之間移動的最優(yōu)路線，顯著提升測量效率。

整個檢測流程從機器人攝像頭拍攝載玻片上的材料圖像開始。隨后，系統(tǒng)利用計算機視覺將圖像分割為多個區(qū)域，并輸入一個特別設計的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中。該模型融合了材料科學家和化學家的專業(yè)知識，能根據(jù)樣品的形狀和成分，識別出最佳的探針接觸點。

詳細測試結(jié)果顯示，相比其他7種基于人工智能的方法，該神經(jīng)網(wǎng)絡模型能在更短時間內(nèi)找到更精確的接觸點；路徑規(guī)劃算法也始終表現(xiàn)出更優(yōu)的效率。

在完整的24小時全自動實驗中，機器人完成了超過3000次獨特的光電導檢測，平均每次檢測耗時不到30秒。更重要的是，這些數(shù)據(jù)不僅數(shù)量龐大，而且細節(jié)豐富，使人們能夠識別出材料中光電導性較高的“熱點”區(qū)域，以及可能因老化或損傷導致性能下降的部分。

團隊成員表示，能在無人工干預的情況下快速收集如此高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，為發(fā)現(xiàn)和開發(fā)高性能半導體材料，特別是在太陽能電池等可持續(xù)能源領域，帶來了新的可能性。