科学者たちは、太陽電池やその他の電子機器の効率を高めることができる新しい半導体材料の発見に努めています。しかし、イノベーションのペースは、研究者が重要な材料特性を手動で測定できる速度によって妨げられています。 MITの研究者が開発した完全自律型ロボットシステムは、物事をスピードアップする可能性がある。 彼らのシステムはロボットプローブを使用して、光コンダクタンスとして知られる重要な電気特性、つまり材料が光の存在に対してどの程度電気的に反応するかを測定します。 研究者らは、人間の専門家から得た材料科学の知識を、ロボットの意思決定を導く機械学習モデルに注入します。これにより、ロボットは、材料とプローブを接触させる最適な場所を特定して、その光伝導性に関する情報を最大限に得ることができると同時に、特別な設計手順により接触点間を最速で移動する方法を見つけることができます。 24 時間のテスト中、完全自律型ロボット プローブは、他の AI ベースの方法よりも高い精度と信頼性で、1 時間あたり 125 件を超える独自の測定を行いました。 この方法により、科学者が新しい半導体材料の重要な特性を特徴付ける速度が劇的に向上するため、より多くの電力を生成するソーラーパネルの開発が促進される可能性があります。 「この論文は、接触ベースの自律特性評価法への道筋を提供するもので、非常に興味深いものだと思います。材料のすべての重要な特性を非接触方法で測定できるわけではありません。サンプルに接触する必要がある場合、高速であることが望まれ、収集する情報量を最大化したいと考えます。」と、自律機械システム工学の教授であり、『Paper Engineering』の上級著者であるトニオ・ボナッシは述べています。 共著者には、主著者である大学院生のアレクサンダー (アレックス) シーマンが含まれます。博士研究員 Sita Das と Cangyu G。そして大学院生のファン・シェンさん。この作品が今日登場するのは、 科学の進歩。 連絡を取る […]