全自动机器人高速检测材料关键特性

美国麻省理工学院（MIT）团队开发出一种全自动机器人系统，可大幅加快对新型半导体材料的性能分 析和测试速度。这项发表于《科学进展》杂志的技术突破，将极大提升当前对高效太阳能电池板材料的 研发进程，还将为下一代高效、环保电子器件的诞生铺平道路。 在寻找更高效的半导体过程中，人们需要检测一种关键电学特性——光电导性，即材料在光照下的电响 应能力。目前这一过程通常依赖人工操作，效率较低，严重制约了新材料的研发速度。而新开发的机器 人系统能在无需人工干预的情况下自动检测，速度快而且精度高。 该系统的创新之处在于结合了机器人技术、机器学习和材料科学知识。团队将人类专家的经验融入机器 学习模型中，使机器人能自主判断探针接触材料的最佳位置，从而获得最丰富的信息。同时，系统还配 备了专门的路径规划算法，能快速找到在不同接触点之间移动的最优路线，显著提升测量效率。 详细测试结果显示，相比其他7种基于人工智能的方法，该神经网络模型能在更短时间内找到更精确的 接触点；路径规划算法也始终表现出更优的效率。 在完整的24小时全自动实验中，机器人完成了超过3000次独特的光电导检测，平均每次检测耗时不到30 秒。更重要的是，这些数据不仅 ...