La corsa verso un futuro energetico più sostenibile passa inevitabilmente attraverso lo sviluppo di tecnologie più efficienti, in particolare nel campo del solare. La scoperta di nuovi materiali semiconduttori, come le promettenti perovskiti, è fondamentale per costruire pannelli fotovoltaici in grado di generare più elettricità. Tuttavia, questo percorso di innovazione si scontra da sempre con un ostacolo significativo: la lentezza del processo di caratterizzazione dei materiali. Ogni nuovo composto deve essere testato meticolosamente per misurarne le proprietà, un lavoro che, se svolto manualmente, richiede tempo e risorse preziose, rallentando di fatto il progresso.
È in questo scenario che si inserisce l'ingegnosa soluzione messa a punto dai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT). Hanno sviluppato un sistema robotico completamente autonomo capace di imprimere un'accelerazione drastica a questa fase fondmentale della ricerca. Il protagonista è un robot dotato di una sonda specializzata nel misurare la fotoconduttività, una proprietà elettrica essenziale che indica quanto un materiale sia reattivo alla luce. Il sistema non si limita a muovere un braccio meccanico; è dotato di una sorta di "intelligenza" scientifica, addestrata tramite AI e machine learning con le conoscenze di chimici ed esperti di materiali.
Il robot inizia catturando con una telecamera l'immagine del campione di materiale, ad esempio una sottile pellicola di perovskite. Un software di visione computerizzata analizza l'immagine e la suddivide in segmenti. Questi dati vengono poi processati da una rete neurale che, basandosi sulle conoscenze integrate, identifica i punti ottimali dove la sonda deve entrare in contatto con il materiale per ottenere le misurazioni più significative. Un pianificatore di percorso calcola la traiettoria più efficiente per muoversi tra questi punti, e i motori del robot eseguono le misurazioni in rapida successione.
L'efficacia di questo approccio è dimostrata dai numeri: in un test di 24 ore, il sistema ha eseguito autonomamente oltre 3.000 test di fotoconduttività, con una media di 125 misurazioni uniche all'ora, superando in velocità e precisione altri modelli basati sull'AI.
"Non tutte le proprietà importanti di un materiale possono essere misurate senza contatto", spiega Tonio Buonassisi, professore di ingegneria meccanica e autore senior dello studio.
"Se è necessario stabilire un contatto con il campione, si vuole che sia rapido e che si massimizzi la quantità di informazioni ottenute".
L'obiettivo, come sottolineato anche dal co-autore Alexander Siemenn, era creare una procedura che garantisse le migliori misurazioni nel minor tempo possibile.
La grande ambizione del team di Buonassisi va oltre questo singolo, seppur notevole, risultato. L'obiettivo finale è la creazione di un laboratorio per la scoperta di materiali che operi in modo completamente autonomo.
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