Учёные создали роботизированную лабораторию для автономной разработки солнечных элементов с рекордной эффективностью
Исследователи из Гонконгского политехнического университета разработали автономную роботизированную систему для создания перовскитных солнечных элементов. Эта система предназначена для реализации полностью автономного исследовательского процесса с замкнутым циклом. В основе разработки лежит семислойная архитектура искусственного интеллекта, которая позволяет системе читать существующую научную литературу, генерировать новые химические формулы и преобразовывать их в машинный код.
Демонстрация возможностей системы показала, что автономный комплекс способен изготавливать перовскитные солнечные элементы с эффективностью преобразования энергии 27,0 процента. Учёные отметили, что с помощью этой системы их команда провела 50 764 эксперимента с перовскитными солнечными элементами, достигнув рекордной эффективности преобразования энергии в 27,0 процента, а сертифицированное значение составило 26,5 процента.
Несмотря на огромный потенциал перовскитных солнечных элементов, их разработка до сих пор сдерживается методом проб и ошибок, который требует больших трудозатрат и плохо поддаётся воспроизведению. Несмотря на то, что было протестировано более 100 тысяч экспериментальных рецептов, инженеры всё ещё не могут полностью освоить сложные формулы и нестабильные циклы кристаллизации, которые чрезвычайно чувствительны к изменениям окружающей среды. Существующие роботы могут быстро собирать данные, но они недостаточно умны, чтобы понимать научную суть полученных результатов или вносить оперативные корректировки для улучшения процесса.
Новая система объединяет архитектуру искусственного интеллекта с физическими роботизированными компонентами, включая модули обучения, генерации, контроля качества рецептов, тонкой настройки, логического вывода, оценки и оптимизации. Кроме того, специализированная языковая модель рецептов обрабатывает научную литературу и экспериментальные данные, чтобы предлагать, анализировать и уточнять химические формулы. Система представляет собой сеть из 11 взаимосвязанных роботизированных боксов, объединённых в единую структуру.
Сообщается, что аппаратное обеспечение системы стратегически разделено: первые три роботизированных бокса управляют хранением химикатов и точной дозировкой материалов, в то время как остальные восемь выполняют основные задачи по изготовлению, включая нанесение покрытия центрифугированием, лазерную обработку и осаждение. Оснащённые множеством камер и датчиков, эти модули обеспечивают характеризацию в реальном времени, собирая данные, которые напрямую поступают обратно в контур искусственного интеллекта, обеспечивая непрерывную эволюцию модели. Эти 11 взаимосвязанных роботизированных боксов управляют более чем 4300 параметрами.
Семиуровневая архитектура искусственного интеллекта непрерывно учится как на научной литературе, так и на собственных экспериментальных данных, создавая замкнутый рабочий процесс для синтеза, характеризации и оптимизации. Согласно исследованию, эффективность этого подхода была продемонстрирована с помощью более чем 50 тысяч экспериментов и генерации 578 миллионов токенов данных. В конечном итоге система достигла эффективности преобразования энергии в 27,0 процента.
Реализованный в реальном времени программно-аппаратный мост преобразует рецепты, созданные искусственным интеллектом, в машинные инструкции, одновременно отслеживая состояние 101 функционального модуля. Преобразуя сложные формулы в машиночитаемые команды и обрабатывая экспериментальные результаты в структурированную обратную связь, система поддерживает цикл рекомендаций, роботизированного выполнения и проверки. Кроме того, эта эволюция аппаратного обеспечения трансформирует существующие фрагментированные работы в перчаточном боксе в единую систему производства полноценных устройств, управляемую через интерфейс цифрового двойника.
Данное исследование создаёт масштабируемую основу для материаловедческого интеллекта, отказываясь от фрагментированных ручных операций в перчаточных боксах. В конечном счёте, эта технология может проложить путь к автономному интеллектуальному производству в экстремальных или удалённых средах, где присутствие человека невозможно.
Исследование в журнале Engineering.