Un laborator autonom automatează sinteza cernelurilor pentru semiconductori și caracterizarea filmelor subțiri
Dezvoltarea de materiale funcționale noi implică de multe ori testarea unui număr mare de combinații. Experimentele convenționale ajung repede la limită atunci când trebuie comparate multe variante. Pentru a depăși acest blocaj, noua platformă Energy Materials Acceleration Platform (E-MAP) de la Institutul de Tehnologie din Karlsruhe (KIT) automatizează pași-cheie de laborator.
„Sistemele robotice efectuează sarcini precum prepararea materialelor, manipularea probelor, depunerea filmelor subțiri și caracterizarea probelor”, a declarat dr. Holger Röhm de la Institutul de Tehnologie a Luminii (LTI) din cadrul KIT, al cărui colectiv de cercetare a construit platforma. „Aceasta ne permite să realizăm experimente cu o precizie și o reproductibilitate fără precedent. Cu E-MAP, putem identifica rapid ce compoziții de materiale și condiții de producție sunt deosebit de promițătoare pentru o anumită aplicație.”
Un design modular, cu opțiuni flexibile de extindere
E-MAP face parte dintr-un sistem autonom care poate procesa materiale sensibile în condiții controlate. Platforma produce filme subțiri din materiale sursă pe bază de soluție. Un sistem microfluidic permite sinteza și formularea automată a cernelurilor pentru semiconductori. Cercetătorii au adăugat în continuare tehnici de caracterizare a filmelor subțiri.
„Un avantaj esențial al E-MAP este designul său modular”, a declarat profesorul Alexander Colsmann de la LTI din cadrul KIT. „Putem integra experimente și metode de caracterizare noi și astfel adapta platforma la diferite probleme științifice. Este, de asemenea, deschisă către parteneri de cooperare din știință și industrie, care pot contribui cu metode și echipamente proprii.”
De la experimente automatizate la dezvoltarea de materiale asistată de inteligența artificială
Automatizarea generează cantități mari de date experimentale. Cercetătorii urmăresc să folosească metode de inteligență artificială pentru a evalua datele, a identifica din timp combinații promițătoare de materiale prin simulări virtuale și a controla procese de screening autonome sau semi-autonome. În acest scop, ei integrează diverse platforme de cercetare automatizate.
„Legarea sintezei, procesării, caracterizării și evaluării datelor creează un proces de cercetare care ne permite să planificăm și să realizăm experimente pe bază de date într-un mod mai eficient”, a spus Röhm.
