机器人和人工智能的协同作用可能会使太阳能更接近我们

太阳能是未来的重要能源之一，但制造更高效的太阳能电池需要寻找新的、更好的材料。最近，大阪大学的研究人员《JACS Au》在上述研究中，提出了自动化关键实验和分析过程的解决方案，从而大大加快了太阳能材料的研究速度。

传统的太阳能电池是由硅和镓等无机半导体制成的，但下一代太阳能电池需要在成本、重量和安全方面取得突破。此外，现有的太阳能电池通常含有有毒铅，因此有必要找到毒性较低的替代品。然而，目前研究新材料的过程是手工制作的，昂贵而耗时。

为了解决这个问题，研究人员开发了一种独特的机器人测量系统，可以进行光吸收光谱、光学显微镜和时间分辨率微波电导率分析。该系统的关键特点是，它可以实现自动化，有效地实施各种实验和分析过程。在自动化系统的帮助下，研究人员评估了576种不同的薄膜半导体样品。

Chisatotototo主要作者 “目前的太阳能电池主要由硅和镓等无机半导体组成，但下一代太阳能电池需要在成本、重量和毒性方面取得突破。虽然钙钛矿太阳能电池的效率足以与硅太阳能电池相媲美，但它们含有有毒铅。”

在这项研究中，研究人员研究了四个要素 Cs、Bi、Sb 和 I 溶液处理无铅太阳能电池具有广泛的成分和工艺参数。为了深入了解这些材料的性质，并自动化整个实验过程，研究人员使用人工智能相关技术，特别是机器学习技术来分析实验产生的数据。

资深作者 Akinori Saeki “近年来，机器学习对更好地理解材料的特性非常有帮助。这些研究需要大量的实验数据，将自动化实验与机器学习技术相结合是一个理想的解决方案。”

研究人员希望在未来实现更多的实验过程自动化，从而更容易探索新材料，就像 Chisato Nishikawa “这种方法非常适合探索没有现有数据的领域。”

到目前为止，研究团队的机器人系统已经取得了预期的结果，测量过程完全自动化，高度准确，可以在通常所需时间的六分之一内完成。这种自动化系统使得更容易找到高效、无毒的太阳能材料，并为太阳能的未来提供了更多的希望。机器人和人工智能的协同作用可能会使太阳能更接近我们。