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機械人探測器快速測量新材料關鍵特性
為分析新型半導體而開發，該系統有望加快更高效太陽能板的研發進程。
科學家一直致力尋找新型半導體材料，冀望能提升太陽能電池及其他電子產品的效率。然而，創新速度卻受限於研究人員手動測量材料重要特性的速度。麻省理工學院（MIT）研究團隊開發出一套完全自主運作的機械人系統，可大幅提升測量效率。
該系統透過機械人探針測量一種重要的電學特性——光電導率（photoconductance），即材料對光的電響應能力。研究人員將材料科學專家知識注入機械人所依賴的機器學習模型，令機械人能判斷最佳接觸點以獲取最多光電導率資訊，同時配合專門的路徑規劃程序，尋找機械人探針在接觸點間的最快移動路徑。
在一次24小時的測試中，該自主機械人探針每小時完成超過125次獨特測量，準確度和可靠性均超越其他基於人工智能的方法。透過大幅加快科學家對新半導體材料重要特性的表徵速度，該技術有望推動產出更多電力的太陽能板發展。
麻省理工機械工程教授兼該研究論文的資深作者Tonio Buonassisi表示：「我認為這篇論文非常振奮人心，因為它為自主、接觸式的材料表徵方法提供了道路。並非所有重要材料特性都能無接觸測量。如果需要與樣本接觸，當然希望過程既快又能最大化所獲資訊。」
他與領銜作者、研究生Alexander Siemenn，以及其他博士後和研究生共同完成該工作，並於《Science Advances》期刊發表。
自主接觸式測量的挑戰與突破
自2018年起，Buonassisi實驗室致力打造完全自主的材料發現實驗室，近期專注於探索新型鈣鈦礦（perovskite）半導體材料，這類材料被廣泛應用於太陽能電池。
過往研究已開發快速合成及印刷鈣鈦礦材料的技術，並設計基於影像的測量方法來判斷部分重要特性。但光電導率最準確的測量仍需將探針置於材料表面，照射光線並監測電反應。
Siemenn指出：「為令實驗室運作既快速又準確，我們必須設計一個方案，既能獲得最佳測量結果，又能將整個流程時間降至最低。」
因此，該系統結合機器學習、機械人技術及材料科學，實現自主測量。機械人先用內置相機拍攝印有鈣鈦礦材料的玻璃片，並利用電腦視覺將圖像分割成多個區塊，接著送入結合化學家和材料科學家專業知識的神經網絡模型中。
Siemenn強調：「機械人能提升操作的重複性和精準度，但仍需人類介入。若無法將化學專家的豐富知識實現於機械人系統中，我們無法真正發掘新材料。」
模型根據樣本形狀和材料組成，判斷最佳探針接觸點，並將這些點交給路徑規劃器，尋找最有效率的行走路徑。該方法特別適用於形狀多變的印刷樣本，從圓形滴狀至豆形結構皆有。
Buonassisi比喻：「這就像測量雪花，幾乎不會有兩片完全相同。」
路徑規劃確定最短路徑後，控制機械人馬達操作探針，快速依序於各接觸點進行測量。此方法速度快，其中關鍵在於神經網絡模型的自我監督特性，能直接在樣本圖像中判斷最佳接觸點，無需標記訓練數據。
研究團隊亦提升了路徑規劃演算法效率，發現加入少量隨機噪聲有助尋找最短路徑。
Buonassisi總結：「在自主實驗室時代，要快速創新，硬件建設、軟件開發與材料科學知識必須融合於同一團隊，這就是我們成功的關鍵。」
數據豐富，成果迅速
系統建成後，研究人員分別測試各組件，發現神經網絡模型在計算時間更短的情況下，找到的接觸點優於七種其他人工智能方法；路徑規劃演算法亦持續優於其他方案。
整合各部分後進行24小時自動化實驗，機械人系統累計完成超過3,000次獨特的光電導率測量，速度超過每小時125次。精確測量亦協助研究人員識別出光電導率較高的熱點及材料劣化區域。
Siemenn表示：「能夠快速且無需人類指導地獲得如此豐富的數據，為發現和開發高性能半導體材料，特別是用於可持續應用如太陽能板，打開了新大門。」
未來團隊計劃繼續完善該機械人系統，朝著完全自主的材料發現實驗室邁進。
該研究部分由First Solar、Eni（通過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資助。
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編輯評論與延伸思考
MIT團隊所開發的這套自主機械人探測系統，不僅展現了機械人、機器學習與材料科學的深度融合，更突破了傳統材料測試中「速度與精度」的瓶頸。過去科研人員需花大量時間手動測量，限制了新材料的篩選速度；而這套系統將測量自動化並智能化，極大提升效率，意味著太陽能等綠能技術的推進將更迅速。
此外，該系統採用自我監督學習，無需大量標註數據，降低了開發成本和時間，這對於不斷變化且形狀多樣的材料樣本尤為重要。更重要的是，研究團隊強調「人機協作」而非完全取代人類，反映出未來科研自動化發展的理性路線：機械人輔助人類發揮專業知識，而非單方面取代。
從更宏觀的角度看，這種自主化材料發現系統可視為新一代「智慧實驗室」的基石。當硬件、軟件與專業知識深度整合，科研效率和創新能力將呈指數級提升。這對全球推動可持續能源、電子科技等領域具有深遠意義。
然而值得關注的是，這類系統的普及需要高昂的硬件投入與跨領域人才支持，如何降低門檻、推廣至中小型研究機構，將是未來挑戰。此外，機器學習模型的透明度與可解釋性亦不容忽視，確保測量結果的可靠性與科學性。
總括而言，MIT這項創新工作不僅為新材料測試帶來革命性變革，更為未來自主科研實驗室的建設提供了寶貴示範。香港及全球科研機構可從中汲取靈感，結合理工跨界優勢，加快科技創新步伐，助力綠色能源及先進電子材料的發展。
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。
