全自動機器人高速檢測材料關鍵特性

　　美國麻省理工學院（MIT）團隊開發出一種全自動機器人系統，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進程，還將為下一代高效、環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速度。而新開發的機器人系統能在無需人工干預的情況下自動檢測，速度快而且精度高。

　　該系統的創新之處在于結合了機器人技術、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，系統還配備了專門的路徑規劃算法，能快速找到在不同接觸點之間移動的最優路線，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，系統利用計算機視覺將圖像分割為多個區域，并輸入一個特別設計的神經網絡模型中。該模型融合了材料科學家和化學家的專業知識，能根據樣品的形狀和成分，識別出最佳的探針接觸點。

　　詳細測試結果顯示，相比其他7種基于人工智能的方法，該神經網絡模型能在更短時間內找到更精確的接觸點；路徑規劃算法也始終表現出更優的效率。

　　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，這些數據不僅數量龐大，而且細節豐富，使人們能夠識別出材料中光電導性較高的“熱點”區域，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量的數據，為發現和開發高性能半導體材料，特別是在太陽能電池等可持續能源領域，帶來了新的可能性。

　　檢測材料的光電導性通常需要經驗豐富的“老師傅”，但依賴人工操作，也就意味著效率較低。此次，MIT團隊研發出一種全自動機器人系統，可以無需人工干預，高速、高精度測量光電導性。其融合多學科知識，還引入了人類專家經驗，24小時內可以完成超3000次測量，和人類相比堪稱神速。它能獲取海量且細節豐富的信息，為新型電子器件的快速研發奠定基礎。它還有望應用到其他需要精密測試的領域，打造人工智能和實體器件融合的新范式。