Em um estudo inovador, os pesquisadores demonstram como o RoboMapper, um robo que trabalha por meio de inteligência artificial, acelera a descoberta de novos materiais semicondutores.
Tradicionalmente, a pesquisa de materiais no campo da energia solar exige processos meticulosos e demorados. Os pesquisadores preparariam amostras individuais e passariam por várias etapas.
O RoboMapper, por outro lado, introduz uma mudança de paradigma ao automatizar o processo de coleta de dados e miniaturizar amostras de materiais por meio de impressão moderna.
Em sua demonstração de prova de conceito, o RoboMapper concentrou-se em materiais de perovskita, conhecidos por suas capacidades superiores de absorção de luz em comparação com o silício.
Um dos principais desafios na pesquisa de perovskita é alcançar a estabilidade. Os materiais tendem a se degradar quando expostos à luz, comprometendo suas propriedades desejáveis.
Com a experimentação eficiente do RoboMapper, os pesquisadores fizeram progressos significativos ao identificar novos materiais de perovskita com maior estabilidade e eficiência de células solares.
O sucesso do RoboMapper foi atribuído à sua abordagem sistemática, criando 150 composições de ligas diferentes por meio de testes que avaliaram a estrutura cristalina, as características ópticas e a estabilidade de cada amostra.
A modelagem computacional foi então empregada para identificar a composição de liga ideal para células solares em tandem, que foi posteriormente validada por meio de técnicas convencionais de laboratório.