🎬 YouTube Premium 家庭 Plan成員一位 只需
HK$148/年！
不用提供密碼、不用VPN、無需轉區
直接升級你的香港帳號 ➜ 即享 YouTube + YouTube Music 無廣告播放
機械人探針快速測量新材料關鍵特性
麻省理工學院（MIT）研究團隊研發出一套全自動機械人系統，專門用來分析新型半導體材料，這套系統有望加快更高效太陽能電池的研發進程。
科學家一直致力尋找新型半導體材料，提升太陽能電池及其他電子產品的效率，但創新步伐受限於研究人員手動測量材料重要特性的速度。MIT團隊開發的全自動機械人探針系統，能大幅提速。
該系統利用機械人探針測量一項關鍵的電學性質——光導率，光導率指材料對光線的電響應能力。研究團隊將材料科學領域的專家知識融入機器學習模型，指導機械人判斷探針接觸材料的最佳位置，以獲得最有價值的光導率資訊；同時，系統內置專門的路徑規劃程序，確保探針在各接觸點間移動的路徑最短最快。
在24小時的測試中，這個全自動機械人探針每小時完成超過125次獨立測量，且比其他人工智能方法更精確可靠。透過大幅提升新半導體材料特性測量的速度，這項技術或能推動產生更高效太陽能電池的研發。
機械工程系教授兼該系統研究的資深作者Tonio Buonassisi表示：「這篇論文令人非常振奮，因為它為自主接觸式材料特性測量方法提供了新途徑。並非所有重要材料特性都能無接觸測量，若需要接觸樣本，就希望速度快且資訊量最大化。」
該研究的主要作者包括研究生Alexander (Aleks) Siemenn、博士後Basita Das和Kangyu Ji，以及研究生Fang Sheng。研究成果發表於《Science Advances》。
自主接觸式測量的挑戰與解決方案
自2018年起，Buonassisi實驗室一直致力打造全自主材料發現實驗室，近期聚焦於新型鈣鈦礦（perovskite）半導體材料的發現。鈣鈦礦材料在太陽能光伏領域應用廣泛。
過去團隊已開發快速合成及打印獨特鈣鈦礦材料組合的技術，並設計基於影像的測量方法來判斷部分材料特性。但光導率的準確測量仍需探針直接接觸材料，並在照光下測量電反應。
Aleks Siemenn說：「為了讓實驗室操作既快又準確，我們必須找到能產出最佳測量結果且流程時間最短的方案。」這需要機器學習、機械人技術與材料科學的深度整合。
系統首先用內置相機拍攝印有鈣鈦礦材料的載玻片，接著利用電腦視覺將影像切割成多個區塊，並將這些區塊輸入一個融合化學及材料領域專家知識的神經網絡模型。模型判斷探針最佳接觸點，這些點再交由路徑規劃器，計算探針最有效率的移動路線。
由於每個打印樣本形狀獨特，從圓形滴狀到類似果凍豆的形態，這種機器學習方法的適應性非常關鍵。Buonassisi形容：「這就像測量雪花一樣，幾乎找不到兩個完全相同的。」
路徑規劃找到最短路徑後，指令送至機械人馬達，探針依序接觸各點並迅速完成測量。該神經網絡模型採用自監督學習，不需標記訓練資料，直接在樣本影像上判斷最佳接觸點，為速度提升的關鍵。
此外，研究團隊發現，在路徑規劃算法中加入少量隨機噪聲，有助於找到更短的路徑。Buonassisi強調：「自主實驗室時代需要硬件建設、軟件開發及材料科學專業知識三者融合，這是我們能快速創新的秘訣。」
豐富數據帶來快速科研突破
研究團隊分別測試系統組件，發現該神經網絡模型在計算時間更短的情況下，能找到比其他七種人工智能方法更佳的接觸點，路徑規劃算法亦穩定找到更短移動路徑。
將各部分整合後，24小時全自動實驗中，機械人系統完成超過3,000次獨特的光導率測量，速度超過每小時125次。精準測量亦讓團隊能識別光導率較高的熱點以及材料退化區域。
Siemenn表示：「能以如此高速、無需人工指導收集豐富數據，將開啟發現及開發新型高效半導體材料的大門，尤其在可持續發展應用如太陽能電池領域。」
團隊計劃繼續完善這套機械人系統，朝打造完全自主的材料發現實驗室邁進。此研究獲得First Solar、Eni（透過MIT能源倡議）、MathWorks、多倫多大學加速聯盟、美國能源部及國家科學基金會等機構支持。
—
編輯評論：
MIT這項突破性的機械人自主測量系統，充分展現了機器學習、機械人技術與材料科學跨界融合的威力。科學研究中，測量速度往往是限制新材料發展的瓶頸，此系統不僅自動化，更通過智慧判斷優化測量位置和路徑，大幅提升效率和數據質量。
值得注意的是，研究團隊強調「人機協作」的重要性，將專家知識注入機器學習模型，避免了單純依賴數據驅動方法可能出現的偏差或誤判，這種結合專業知識與人工智能的策略，對未來自主實驗室的發展具示範意義。
此外，系統能處理形狀各異的材料樣本，反映出其高度適應性和靈活性，這對於材料研發中面對的多樣性挑戰至關重要。未來若能將此技術推廣至更多物理性質的測量，甚至擴展至其他材料類型，將可能徹底改變材料科學的研發模式。
從可持續能源角度看，該技術加速新型太陽能材料的篩選和優化，對全球推動綠色能源轉型有重要意義。香港及全球的科研機構若能跟進類似自主系統的開發，或可在競爭激烈的新能源材料領域搶占先機。
整體而言，這項創新不只是科研工具的進步，更代表了未來實驗室運作方式的革命，為材料科學帶來更快、更智能、更精準的探索路徑。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
✨🎱 Instagram留言 →
AI即回覆下期六合彩預測
🧠 AI 根據統計數據即時生成分析
💬 只要留言，AI就會即刻覆你心水組合
🎁 完！全！免！費！快啲嚟玩！
下期頭獎號碼
📲 去 Instagram 即刻留言
