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机器人探针快速测量新材料的关键特性
为分析新的半导体而开发的系统可以简化更强大的太阳能电池板的开发。
来源:MIT新闻 - 人工智能科学家正在努力发现新的半导体材料，这些材料可以提高太阳能电池和其他电子产品的效率。但是，创新的速度是通过研究人员可以手动测量重要材料特性的速度瓶颈。
麻省理工学院研究人员开发的完全自主的机器人系统可以加快速度。
他们的系统利用机器人探针来测量称为光电传统的重要电特性，这是材料对光的存在的电响应方式。
研究人员将人类专家的材料科学域知识注入了指导机器人决策的机器学习模型。这使机器人能够确定与探针接触材料的最佳地点，以获得有关其光电自动的最多信息，而专业的计划程序则找到了在接触点之间移动的最快方法。
在24小时测试中，完全自主的机器人探针每小时进行了125次以上的唯一测量，比其他基于人工智能的方法具有更高的精度和可靠性。
通过大大提高科学家可以表征新半导体材料的重要特性的速度，该方法可能刺激了产生更多电力的太阳能电池板的发展。
“I find this paper to be incredibly exciting because it provides a pathway for autonomous, contact-based characterization methods. Not every important property of a material can be measured in a contactless way. If you need to make contact with your sample, you want it to be fast and you want to maximize the amount of information that you gain,” says Tonio Buonassisi, professor of mechanical engineering and senior author of a paper on the autonomous system.
纸他的合着者包括研究生的主要作家亚历山大（Aleks）Siemenn； PostDocs Basita Das和Kangyu Ji；和研究生方尚。这项工作今天出现在科学进步中。
科学进步