Alimlər günəş elementlərinin və digər elektronikanın səmərəliliyini artıra biləcək yeni yarımkeçirici materialları kəşf etməyə çalışırlar. Lakin innovasiyaların sürəti tədqiqatçıların mühüm material xüsusiyyətlərini əl ilə ölçə bilmə sürəti ilə darboğaz yaradır.

MIT tədqiqatçıları tərəfindən hazırlanmış tam avtonom robot sistemi işləri sürətləndirə bilər.

Onların sistemi fotokeçiricilik kimi tanınan mühüm elektrik xassəsini ölçmək üçün robot zonddan istifadə edir ki, bu da materialın işığın mövcudluğuna nə qədər elektriklə reaksiya verdiyini göstərir.

Tədqiqatçılar insan ekspertlərinin material-elm-domen biliklərini robotun qərar qəbul etməsinə rəhbərlik edən maşın öyrənmə modelinə yeridirlər. Bu, robota materialın fotokeçiriciliyi haqqında ən çox məlumat əldə etmək üçün zondla əlaqə qurmaq üçün ən yaxşı yerləri müəyyən etməyə imkan verir, xüsusi planlaşdırma proseduru isə əlaqə nöqtələri arasında hərəkət etməyin ən sürətli yolunu tapır.

24 saatlıq sınaq zamanı tam avtonom robot zond digər süni intellektə əsaslanan metodlardan daha dəqiq və etibarlılıqla saatda 125-dən çox unikal ölçmə apardı.

Alimlərin yeni yarımkeçirici materialların mühüm xassələrini xarakterizə edə bilmə sürətini kəskin şəkildə artırmaqla, bu üsul daha çox elektrik istehsal edən günəş panellərinin inkişafına təkan verə bilər.

“Mən bu məqaləni inanılmaz dərəcədə həyəcan verici hesab edirəm, çünki o, avtonom, kontakta əsaslanan xarakteristikalar üsulları üçün bir yol təqdim edir. Materialın hər bir vacib xüsusiyyəti təmassız şəkildə ölçülə bilməz. Əgər nümunənizlə əlaqə qurmağa ehtiyacınız varsa, onun sürətli olmasını və əldə etdiyiniz məlumatın miqdarını maksimuma çatdırmaq istəyirsiniz”, – Avtonom Mühəndisliyi üzrə baş professor Tonio Buonassisi deyir.

Onun həmmüəllifləri arasında aparıcı müəllif Alexander (Aleks) Siemenn, aspirant; postdocs Basita Das və Kangyu Ji; və aspirant Fang Sheng. İş Science Advances- də görünəcək .

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=2793866484&adk=2520359048&adf=1100001614&pi=t.ma~as.2793866484&w=750&abgtt=6&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1751868046&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2025-07-robotic-probe-quickly-semiconductor-properties.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTM4LjAuNzIwNC45NyIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJOb3QpQTtCcmFuZCIsIjguMC4wLjAiXSxbIkNocm9taXVtIiwiMTM4LjAuNzIwNC45NyJdLFsiR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjEzOC4wLjcyMDQuOTciXV0sMF0.&dt=1751868045905&bpp=1&bdt=123&idt=77&shv=r20250630&mjsv=m202507010101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Dfdc40d724f2dca57%3AT%3D1735367325%3ART%3D1751867764%3AS%3DALNI_MYStQ6fUQQQLyo5Z7z1h-XhXcWBtA&gpic=UID%3D00000f80eacffadc%3AT%3D1735367325%3ART%3D1751867764%3AS%3DALNI_MYaOugky0UawScoidzfbXof3-N-iw&eo_id_str=ID%3D878d521b85743f4c%3AT%3D1751526237%3ART%3D1751867764%3AS%3DAA-AfjZCLruwaFzoQORvGPwXS3Y2&prev_fmts=0x0&nras=1&correlator=5914811525410&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=2021&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=42532523%2C95353387%2C95362655%2C95363080%2C95365225%2C95365234%2C42533294%2C95365113%2C95359265%2C95365122%2C95365797%2C95360684&oid=2&pvsid=3957843779167328&tmod=1918084381&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=391

Əlaqə qurmaq

Buonassisi-nin Sürətli Materiallar Laboratoriyasının Davamlılıq üçün tədqiqatçılar tam avtonom material kəşf laboratoriyası üzərində işləyirlər. Bu yaxınlarda onlar günəş panelləri kimi fotovoltaiklərdə istifadə olunan yarımkeçirici materiallar sinfi olan yeni perovskitlərin kəşfinə diqqət yetirdilər.

Əvvəlki işlərdə onlar perovskit materialının unikal birləşmələrini sürətlə sintez etmək və çap etmək üçün üsullar hazırladılar. Onlar həmçinin bəzi mühüm material xüsusiyyətlərini müəyyən etmək üçün təsvirə əsaslanan üsullar hazırladılar.

Lakin fotokeçiriciliyi yalnız materialın üzərinə zond yerləşdirmək, işıq saçmaq və elektrik reaksiyasını ölçməklə xarakterizə etmək olar.

“Təcrübə laboratoriyamızın mümkün qədər tez və dəqiq işləməsinə imkan vermək üçün biz bütün proseduru yerinə yetirmək üçün lazım olan vaxtı minimuma endirməklə ən yaxşı ölçmələri təmin edəcək bir həll tapmalı olduq” dedi Siemn.

Bunun üçün maşın öyrənməsi, robototexnika və materialşünaslığın bir muxtar sistemə inteqrasiyası tələb olunurdu.

Başlamaq üçün robot sistem öz bort kamerasından istifadə edərək, üzərində perovskit materialı çap olunmuş slaydın şəklini çəkir.

Sonra o, kimyaçıların və material alimlərinin domen təcrübəsini birləşdirmək üçün xüsusi olaraq hazırlanmış neyron şəbəkə modelinə daxil olan bu görüntünü seqmentlərə ayırmaq üçün kompüter görmə qabiliyyətindən istifadə edir.

“Bu robotlar əməliyyatlarımızın təkrarlanmasını və dəqiqliyini artıra bilər, lakin yenə də dövrədə bir insanın olması vacibdir. Bu kimya mütəxəssislərinin zəngin biliklərini robotlarımıza tətbiq etmək üçün yaxşı bir yolumuz olmasa, yeni materiallar kəşf edə bilməyəcəyik”, – Siemens əlavə edir.

Model nümunənin formasına və onun material tərkibinə əsaslanaraq zondun təmasda olması üçün optimal nöqtələri müəyyən etmək üçün bu sahə biliklərindən istifadə edir. Bu əlaqə nöqtələri zondun bütün nöqtələrə çatmasının ən səmərəli yolunu tapan bir yol planlayıcısına verilir.

Bu maşın öyrənmə yanaşmasının uyğunlaşması xüsusilə vacibdir, çünki çap edilmiş nümunələr dairəvi damcılardan jele lobya kimi strukturlara qədər unikal formalara malikdir.

Buonassisi deyir: “Bu, demək olar ki, qar dənələrini ölçməyə bənzəyir – eyni olan ikisini əldə etmək çətindir”.

Yol planlayıcısı ən qısa yolu tapdıqdan sonra robotun mühərriklərinə siqnallar göndərir, onlar zondla manipulyasiya edir və sürətlə ardıcıl olaraq hər bir əlaqə nöqtəsində ölçmə aparır.

Bu yanaşmanın sürətinin açarı neyroşəbəkə modelinin özünə nəzarət edən təbiətidir. Model, etiketli təlim məlumatlarına ehtiyac olmadan, birbaşa nümunə təsvirində optimal əlaqə nöqtələrini təyin edir .

Tədqiqatçılar həmçinin yolu planlaşdırma prosedurunu təkmilləşdirərək sistemi sürətləndirdilər. Onlar tapdılar ki, alqoritmə az miqdarda səs-küy və ya təsadüfilik əlavə etmək ona ən qısa yolu tapmağa kömək edir .

Buonassisi deyir: “Biz bu muxtar laboratoriyalar əsrində irəlilədikcə, sürətlə yenilik edə bilmək üçün bu üç təcrübənin hər üçünə – aparat quruculuğuna, proqram təminatına və materialşünaslıq anlayışına – eyni komandada bir araya gəlməyə ehtiyacınız var.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=2793866484&adk=2520359048&adf=2636419947&pi=t.ma~as.2793866484&w=750&abgtt=6&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1751868046&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2025-07-robotic-probe-quickly-semiconductor-properties.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTM4LjAuNzIwNC45NyIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJOb3QpQTtCcmFuZCIsIjguMC4wLjAiXSxbIkNocm9taXVtIiwiMTM4LjAuNzIwNC45NyJdLFsiR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjEzOC4wLjcyMDQuOTciXV0sMF0.&dt=1751868045905&bpp=1&bdt=122&idt=78&shv=r20250630&mjsv=m202507010101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Dfdc40d724f2dca57%3AT%3D1735367325%3ART%3D1751867764%3AS%3DALNI_MYStQ6fUQQQLyo5Z7z1h-XhXcWBtA&gpic=UID%3D00000f80eacffadc%3AT%3D1735367325%3ART%3D1751867764%3AS%3DALNI_MYaOugky0UawScoidzfbXof3-N-iw&eo_id_str=ID%3D878d521b85743f4c%3AT%3D1751526237%3ART%3D1751867764%3AS%3DAA-AfjZCLruwaFzoQORvGPwXS3Y2&prev_fmts=0x0%2C750x280&nras=1&correlator=5914811525410&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=3863&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=42532523%2C95353387%2C95362655%2C95363080%2C95365225%2C95365234%2C42533294%2C95365113%2C95359265%2C95365122%2C95365797%2C95360684&oid=2&pvsid=3957843779167328&tmod=1918084381&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=3&uci=a!3&btvi=2&fsb=1&dtd=392

Zəngin məlumatlar, sürətli nəticələr

Sistemi sıfırdan qurduqdan sonra tədqiqatçılar hər bir komponenti sınaqdan keçirdilər. Onların nəticələri göstərdi ki, neyron şəbəkə modeli yeddi digər süni intellektə əsaslanan metodlardan daha az hesablama vaxtı ilə daha yaxşı əlaqə nöqtələri tapıb. Bundan əlavə, yol planlaşdırma alqoritmi ardıcıl olaraq digər üsullara nisbətən daha qısa yol planları tapdı.

24 saatlıq tam avtonom təcrübə aparmaq üçün bütün parçaları bir yerə yığdıqda, robot sistemi saatda 125-dən çox sürətlə 3000-dən çox unikal fotokeçiricilik ölçmə apardı.

Bundan əlavə, bu dəqiq ölçmə yanaşmasının təmin etdiyi təfərrüat səviyyəsi tədqiqatçılara daha yüksək fotokeçiriciliyə malik qaynar nöqtələri, eləcə də materialın deqradasiyası sahələrini müəyyən etməyə imkan verdi.

“İnsan rəhbərliyinə ehtiyac olmadan belə sürətli sürətlərdə əldə edilə bilən zəngin məlumatları toplaya bilmək, xüsusilə günəş panelləri kimi davamlılıq tətbiqləri üçün yeni yüksək performanslı yarımkeçiriciləri kəşf etmək və inkişaf etdirmək üçün qapıları açmağa başlayır” dedi Siemens.

Tədqiqatçılar materialların kəşfi üçün tam avtonom laboratoriya yaratmağa çalışdıqları üçün bu robot sistemi üzərində qurmağa davam etmək istəyirlər.

Ətraflı məlumat: Alexander Siemn, Yarımkeçiricilərin Xüsusiyyətlərinin Avtonom Kontakt Əsaslı Məkan Xəritəçəkmələri üçün Öz-özünə Nəzarət Edilən Robot Sistemi, Elm İnkişafı (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adw7071 . www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adw7071

Jurnal məlumatı: Elmin inkişafı Massaçusets Texnologiya İnstitutu tərəfindən təmin edilmişdir