로봇 프로브는 반도체 테스트 속도를 높입니다

MIT 연구원 팀은 특히 태양 전지판 및 고급 전자 제품과 같은 응용 분야에서 새로운 반도체 재료의 발견을과 충전 할 수있는 완전히 자율적 인 로봇 시스템을 공개했습니다.이 혁신은 반도체의 주요 특성을 측정하는 데 걸리는 시간, 즉 광도, 재료가 빛에 전기적으로 반응하는 방식을 극적으로 줄입니다.

매뉴얼에서 기계로 : 과속 과학
전통적으로 연구원들은 수동으로 재료를 테스트합니다. 느리고 지루한 과정입니다.이 솔루션은 재료 과학 전문가의 통찰력으로 훈련 된 기계 학습 모델로 안내 된 로봇 프로브를 사용합니다.이 시스템은 재료 샘플에서 가장 데이터가 풍부한 접촉 지점을 식별하고, 이들 사이에 빠르게 기동하며, 시간당 125 개가 넘는 속도로 측정 값을 수집합니다.

물리적 접촉 없이는 광 전도를 측정 할 수 없습니다.따라서이 팀은 Perovskites와 같이 인쇄 된 샘플을지도하는 컴퓨터 비전 시스템을 개발하고 최적의 프로브 위치를 선택하는 신경망에 공급합니다.제어 된 무작위성으로 향상된 정교한 경로 플래너는 로봇이 독특하게 형성된 샘플에서 효율적으로 움직여서 다양성의 "눈송이"와 유사합니다.

자체 감독 된 AI, 정밀 측정
많은 AI 시스템과 달리이 시스템에는 라벨이 붙은 교육 데이터가 필요하지 않습니다.자체 감독 된 샘플 이미지를 직접 분석하여 프로브 포인트를 선택합니다.그런 다음 로봇 시스템은 모터 및 사용자 정의 소프트웨어를 사용하여 간소화 된 측정 경로를 실행하여 하루 만에 수천 개의 신뢰할 수있는 측정을 달성합니다.

엄격한 테스트에서 신경망은 7 개의 다른 AI 모델을 속도와 접촉 정확도로 능가했습니다.그들의 경로 계획 알고리즘은 또한 움직임을 최적화하는 데 우수한 것으로 판명되었습니다.목표?전자 및 태양 에너지의 미래에 전력을 공급하기 위해 새로운 고효율 반도체 재료를 발견 할 수있는 완전히 자율 실험실.이 연구는 First Solar, Mathworks, ENI, U.S. Energy Department 및 National Science Foundation을 포함한 주요 업체들의 뒷받침으로 지속 가능한 기술을위한 재료 혁신에 대한 광범위한 관심을 불러 일으키고 있습니다.