Um die Suche nach fortschrittlichen Funktionsmaterialien zu beschleunigen, setzen Wissenschaftler KI-Tools ein, um vielversprechende Materialien aus Hunderten von Millionen chemischer Formulierungen zu identifizieren. Gleichzeitig gibt es Maschinen, die Hunderte Materialmuster auf der Grundlage der so gefundenen Formeln gleichzeitig drucken können. Bislang gab es jedoch keine ähnlich schnelle Möglichkeit zur Überprüfung der tatsächlich erreichbaren Leistung dieser Muster.
Ein neues, von MIT-Forschenden entwickeltes Computer-Vision-Verfahren beschleunigt nun die Charakterisierung neu synthetisierter elektronischer Materialien erheblich. Die Technik analysiert automatisch Bilder von gedruckten Halbleiterproben und schätzt schnell zwei wichtige elektronische Eigenschaften für jede Probe: Die Bandlücke (ein Maß für die Elektronenaktivierungsenergie) und die Stabilität (ein Maß für die Langlebigkeit). Die neue Technik charakterisiert elektronische Materialien 85 Mal schneller als der Standard-Benchmark-Ansatz.
Anfangs wollen die Forschenden die Technik bei der Suche nach vielversprechenden Solarzellenmaterialien einsetzen. Außerdem planen sie, die Technik in ein vollautomatisches Material-Screening-System einzubauen. „Letztendlich stellen wir uns vor, diese Technik in ein autonomes Labor der Zukunft einzubauen“, sagt MIT-Absolventin Eunice Aissi. „Das ganze System würde es uns ermöglichen, einem Computer ein Materialproblem zu geben, ihn potenzielle Verbindungen vorhersagen zu lassen und dann rund um die Uhr diese vorhergesagten Materialien herzustellen und zu charakterisieren, bis er die gewünschte Lösung gefunden hat.“
„Der Anwendungsbereich für diese Techniken reicht von der Verbesserung der Solarenergie bis hin zu transparenter Elektronik und Transistoren“, fügt MIT-Diplomstudent Alexander (Aleks) Siemenn hinzu. (jr)
