يعمل العلماء على اكتشاف مواد شبه موصلة جديدة يمكن أن تعزز كفاءة الألواح الشمسية والإلكترونيات. لكن وتيرة الابتكار تعاني من عقبات بسبب سرعة قياس الخصائص المهمة للمواد يدويًا.
تم تطوير نظام روبوتي آلي بالكامل من قبل باحثي معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) لتسريع هذه العملية. يستخدم النظام روبوتًا آليًا لقياس خاصية كهربائية مهمة تعرف باسم “التوصيلية الضوئية”، وهي مدى استجابة المادة للكهرباء عند تعرضها للضوء.
كيفية عمل النظام
يقوم الباحثون بإدخال المعرفة من خبراء علوم المواد في نموذج التعلم الآلي الذي يوجه اتخاذ قرارات الروبوت. يتيح هذا للنظام تحديد أفضل النقاط للتواصل مع المادة للحصول على أكبر قدر من المعلومات حول توصليتها الضوئية، بينما يجد إجراء التخطيط المتخصص أسرع طريقة للتحرك بين نقاط الاتصال.
خلال اختبار استمر 24 ساعة، تمكن الروبوت الآلي من إجراء أكثر من 125 قياسًا فريدًا في الساعة، بدقة وموثوقية تفوق الطرق الأخرى المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
فوائد النظام الروبوتي
تُعتبر هذه الطريقة خطوة نحو تطوير الألواح الشمسية التي تنتج المزيد من الكهرباء. يقول تونيو بواناسي، أستاذ الهندسة الميكانيكية وكبير مؤلفي ورقة علمية حول النظام الآلي: “إذا كنت بحاجة إلى الاتصال بعينتك، فإنك تريد أن يكون ذلك سريعًا وأن تعظم كمية المعلومات التي تحصل عليها”.
منذ عام 2018، كان الباحثون في مختبر بواناسي يعملون نحو إنشاء مختبر اكتشاف مواد آلي بالكامل، مع التركيز مؤخرًا على اكتشاف مواد جديدة من “البيروفكيت”، وهي نوع من المواد شبه الموصلة المستخدمة في الألواح الشمسية.
التقدم المحرز
تتطلب هذه العملية دمج التعلم الآلي والروبوتي وعلوم المواد في نظام آلي واحد. يبدأ النظام بفحص صورة للمواد البيروفكيتية باستخدام كاميرا مدمجة، ثم يستخدم رؤية الكمبيوتر لتقسيم الصورة إلى أجزاء يتم إدخالها في نموذج الشبكة العصبية الذي تم تصميمه خصيصًا.
تساعد هذه الروبوتات على تحسين تكرارية ودقة العمليات، لكن من المهم أن يظل هناك عنصر بشري لضمان دمج المعرفة الغنية من الخبراء الكيميائيين في الروبوتات.
نتائج التجارب
اختبر الباحثون النظام بالكامل، وأظهرت النتائج أن نموذج الشبكة العصبية وجد نقاط اتصال أفضل بوقت حساب أقل مقارنةً بسبع طرق أخرى معتمدة على الذكاء الاصطناعي. عند إجراء تجربة مستقلة لمدة 24 ساعة، أجرى النظام الروبوتي أكثر من 3000 قياس للتوصيلية الضوئية بمعدل تجاوز 125 قياسًا في الساعة.
تُعتبر هذه البيانات الغنية التي يتم جمعها بسرعة دون الحاجة إلى توجيه بشري فرصة لاكتشاف وتطوير أشباه الموصلات عالية الأداء، خاصةً للاستخدامات المستدامة مثل الألواح الشمسية.
المستقبل
يسعى الباحثون لمواصلة تطوير هذا النظام الروبوتي بهدف إنشاء مختبر اكتشاف مواد آلي بالكامل. هذا العمل مدعوم جزئيًا من قبل عدة مؤسسات، بما في ذلك First Solar وEni من خلال مبادرة MIT للطاقة.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
