AI robotická laboratoř v Hongkongu dosáhla 27% účinnosti perovskitových solárních článků po 50 000 testech

Vědci z Hong Kong Polytechnic University vyvinuli autonomní robotický systém pro vývoj perovskitových solárních článků (PSC).

Vědci z Hong Kong Polytechnic University vyvinuli autonomní robotický systém pro vývoj perovskitových solárních článků (PSC). Tento systém představuje plně autonomní výzkumný rámec s uzavřenou smyčkou, který je navržen tak, aby výrazně urychlil a zefektivnil proces vývoje.

Jádrem systému je sedmivrstvá architektura umělé inteligence, která dokáže číst existující vědeckou literaturu, generovat nové chemické vzorce a překládat je do strojového kódu pro robotické provedení. Během demonstrace tento autonomní systém vyrobil perovskitové solární články s rekordní účinností přeměny energie 27,0 %, přičemž certifikovaná hodnota dosáhla 26,5 %. Tým provedl s tímto systémem celkem 50 764 experimentů s perovskitovými solárními články.

Vývoj perovskitových solárních článků je tradičně zdlouhavý proces založený na metodě „pokus-omyl“, který je náročný na práci a obtížně replikovatelný. I přes více než 100 000 testovaných experimentálních receptur se inženýři potýkají se složitými vzorci a nestabilními krystalizačními cykly, které jsou extrémně citlivé na změny prostředí. Současné roboty sice dokážou rychle sbírat data, ale postrádají inteligenci k pochopení vědeckých principů za výsledky a k okamžitému přizpůsobení procesu.

Nový systém integruje architekturu umělé inteligence s fyzickou robotikou, zahrnující funkce učení, generování, dotazování na receptury (RecipeQA), jemné ladění, uvažování, hodnocení a optimalizace. Klíčovou součástí je také doménově specifický jazykový model receptur (RLM), který zpracovává literaturu a experimentální data, aby doporučoval, zdůvodňoval a zpřesňoval chemické vzorce. Celý systém tvoří síť 11 propojených robotických boxů. První tři boxy zajišťují skladování chemikálií a přesné dávkování materiálů, zatímco zbývajících osm se stará o klíčové výrobní úkoly, jako je nanášení odstředěním, laserové zpracování a depozice. Tyto jednotky jsou vybaveny kamerami a senzory pro in situ charakterizaci, které zachycují data v reálném čase a posílají je zpět do smyčky AI pro neustálý vývoj modelu. Systém dokáže ovládat přes 4 300 parametrů.

Díky tomuto přístupu, který zahrnoval přes 50 000 experimentů a generování 578 milionů datových tokenů, se podařilo dosáhnout zmíněné účinnosti 27,0 %. Softwarově-hardwarový most v reálném čase překládá receptury generované umělou inteligencí do strojových instrukcí a zároveň monitoruje stav 101 funkčních modulů. Tím se udržuje cyklus doporučení, robotického provedení a validace. Tato hardwarová evoluce transformuje dosavadní roztříštěnou práci v rukavicových boxech na jednotný systém pro výrobu kompletních zařízení, řízený rozhraním digitálního dvojčete. Tento výzkum poskytuje škálovatelný základ pro materiálovou inteligenci a otevírá cestu k autonomní, inteligentní výrobě v extrémních nebo vzdálených prostředích, kde je lidská přítomnost nepraktická.