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La sonde robotique accélère les tests de semi-conducteurs
Conçu pour accélérer l'innovation dans l'électronique, cette technologie pourrait accélérer le développement de panneaux solaires avancés, de capteurs et d'autres appareils électroniques haute performance.
Une équipe de chercheurs du MIT a dévoilé un système robotique entièrement autonome qui pourrait suralimenter la découverte de nouveaux matériaux de semi-conducteurs, en particulier pour des applications telles que les panneaux solaires et l'électronique avancée.Cette innovation réduit considérablement le temps nécessaire pour mesurer une propriété clé des semi-conducteurs: la photoconductance, ou comment les matériaux réagissent électriquement à la lumière.
Du manuel à la machine: excès de vitesse
Traditionnellement, les chercheurs testent manuellement les matériaux - un processus lent et fastidieux.La solution utilise une sonde robotique guidée par un modèle d'apprentissage machine formé avec des idées d'experts en science des matériaux.Le système identifie les points de contact les plus riches en données sur un échantillon de matériau, manœuvre rapidement entre eux et recueille des mesures à un taux de plus de 125 de l'heure - avec une précision beaucoup plus grande que les approches d'IA précédentes.
La photoconductance ne peut pas être mesurée sans contact physique.Ainsi, l'équipe a développé un système de vision par ordinateur qui mappe des échantillons imprimés - comme les Perovskites - et les alimente dans un réseau neuronal qui sélectionne les emplacements de sonde optimaux.Un planificateur de chemins sophistiqué, amélioré avec un aléatoire contrôlé, garantit que le robot se déplace efficacement à travers des échantillons de forme unique, qui ressemblent à des «flocons de neige» dans leur diversité.
IA auto-supervisée, mesures de précision
Contrairement à de nombreux systèmes d'IA, celui-ci n'a pas besoin de données de formation étiquetées.Il est auto-supervisé, analysant directement des exemples d'images pour sélectionner les points de sonde.Le système robotique exécute ensuite un chemin de mesure rationalisé à l'aide de moteurs et de logiciels personnalisés, réalisant des milliers de mesures fiables en une seule journée.
Dans des tests rigoureux, le réseau neuronal a surpassé sept autres modèles d'IA en vitesse et en précision de contact.Leur algorithme de planification du chemin s'est également révélé supérieur dans l'optimisation du mouvement.Le but?Un laboratoire entièrement autonome capable de découvrir de nouveaux matériaux semi-conducteurs à haute efficacité pour alimenter l'avenir de l'électronique et de l'énergie solaire.Cette recherche est soutenue par des acteurs majeurs, notamment First Solar, Mathworks, ENI, le Département américain de l'Énergie et la National Science Foundation - illuminait le large intérêt pour accélérer l'innovation des matériaux pour la technologie durable.