麻省理工学院开发新计算机视觉技术加速新材料表征

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麻省理工学院（2024USNews美国大学排名：2）（MIT）的工程师们最近开发了一种新的计算机视觉技术，这项技术显著加快了新合成电子材料的表征速度。通过自动分析印刷样品的图像，这种技术能够快速估算每个样品的两个关键电子特性：带隙（电子激活能量的度量）和稳定性（寿命的度量）。与传统方法相比，这种新技术的表征速度快了85倍。研究人员计划利用该技术加速寻找有前景的太阳能电池材料，并将其纳入一个完全自动化的材料筛选系统中。MIT的研究生Eunice Aissi表示，最终目标是将这种技术融入未来的自动化实验室中，使计算机能够全天候运行，预测潜在化合物并进行表征，直到找到理想的解决方案。该技术的应用范围广泛，包括改善太阳能、透明电子和晶体管等领域。研究团队在《自然通讯》杂志上发表了这一研究成果。

新计算机视觉技术的开发

麻省理工学院的工程师们开发的新计算机视觉技术，旨在解决传统材料表征方法的效率问题。传统方法通常依赖于复杂且耗时的实验过程，例如使用原子力显微镜（AFM）进行纳米尺度的高分辨率成像和表征。AFM通过使用尖锐探针扫描样品表面，测量探针与样品表面之间的微小力，从而获取样品的性质信息。虽然AFM在表面形貌和形态分析、机械性能评估以及化学成分映射方面具有广泛应用，但其操作复杂且时间成本高。

相比之下，MIT的新技术通过自动化图像分析，大大提高了表征速度。研究人员表示，这种新技术的表征速度比传统方法快了85倍，这意味着可以在更短的时间内分析更多的样品，从而加速新材料的发现和开发。

新技术在太阳能电池领域的应用

新计算机视觉技术的一个重要应用领域是太阳能电池。太阳能电池的效率和稳定性是决定其商业化前景的关键因素。通过快速估算带隙和稳定性，新技术可以帮助研究人员更快地筛选出具有潜力的太阳能电池材料。

例如，土耳其阿卜杜拉·居尔大学的研究团队在太阳能技术领域取得了突破，开发出一种贝壳形状的太阳能电池。这种半球形设计被用于灵活且成本较低的有机光伏电池，特别适用于需要可弯曲、适应性强的光吸收应用。研究表明，这种创新可以为医疗领域及其他领域的可穿戴电子设备提供动力。与常见的平面设计相比，这种贝壳形状的电池在横向电和横向磁光（TE/TM）偏振下的光吸收分别提高了66%和36%。此外，这种设计在各个角度的光捕捉能力也表现出色，适合经常运动的可穿戴技术。

自动化材料筛选系统的集成

MIT的研究人员计划将新技术纳入一个完全自动化的材料筛选系统中。自动化材料筛选系统的目标是创建一个自主实验室，能够全天候运行，预测潜在化合物，制造和表征这些预测的材料，直到找到理想的解决方案。这种系统的优势在于能够大幅减少人工干预，提高筛选效率和准确性。

类似的自动化系统已经在其他领域取得了成功。例如，美国国土安全部科学技术局（S&T）正在推进机场自助安检系统的试点项目，该项目将于2023年1月在拉斯维加斯的哈里·里德国际机场启动。自助安检系统允许预检乘客在无需或仅需少量运输安全官员（TSO）协助的情况下完成安检过程，从而减少TSO的工作量。S&T与运输安全管理局（TSA）合作，开发和测试新一代机场安检技术，目标是提高安全性并减少等待时间。

研究成果的发表

MIT研究团队的研究成果发表在《自然通讯》杂志上，这是一份享有盛誉的科学期刊，涵盖了广泛的科学领域。发表在《自然通讯》上的研究通常具有较高的学术影响力和广泛的读者群体，这有助于推动相关领域的进一步研究和应用。

例如，另一项发表在《自然通讯》上的研究探讨了深空飞行对肾脏健康的影响，特别是微重力和银河宇宙射线（GCR）对肾脏功能的影响。研究通过对11个暴露于太空飞行的小鼠、5个人类、1个模拟微重力大鼠和4个模拟GCR暴露的小鼠任务的样本和数据进行生物分子、临床化学和形态测量分析。研究发现，太空飞行会导致肾脏转运蛋白去磷酸化，肾单位的重塑，以及当暴露于相当于火星往返剂量的模拟GCR时，肾脏损伤和功能障碍。这些发现为未来的太空探索任务提供了重要的健康保障信息。

未来展望

MIT的新计算机视觉技术不仅在太阳能电池领域具有广泛的应用前景，还可以应用于透明电子、晶体管等领域。透明电子是指具有透明特性的电子器件，广泛应用于显示器、触摸屏和智能窗户等领域。晶体管是现代电子设备的核心元件，其性能直接影响电子设备的速度和功耗。

通过快速表征新材料的带隙和稳定性，新技术可以帮助研究人员更快地找到适用于这些领域的新材料，从而推动相关技术的发展。例如，透明电子材料的带隙和稳定性直接影响其透明度和使用寿命，而晶体管材料的带隙和稳定性则影响其开关速度和可靠性。

此外，随着新技术的不断发展，AFM等传统表征方法也在不断改进。例如，未来的AFM仪器将具有更快的扫描速度和更高灵敏度的探针，从而进一步增强其研究动态过程的能力。AFM还可用于设计生物相容性材料、优化3D打印过程等。随着这些创新的发展，AFM在材料科学中的作用将变得更加重要。

综合总结

麻省理工学院开发的新计算机视觉技术，通过自动化图像分析，大大提高了新合成电子材料的表征速度。与传统方法相比，这种新技术的表征速度快了85倍，显著加快了新材料的发现和开发。研究人员计划将该技术纳入一个完全自动化的材料筛选系统中，创建一个自主实验室，能够全天候运行，预测潜在化合物，制造和表征这些预测的材料，直到找到理想的解决方案。

新技术在太阳能电池、透明电子和晶体管等领域具有广泛的应用前景。通过快速表征新材料的带隙和稳定性，新技术可以帮助研究人员更快地找到适用于这些领域的新材料，从而推动相关技术的发展。研究团队的成果发表在《自然通讯》杂志上，进一步证明了该技术的科学价值和应用潜力。

未来，随着新技术的不断发展和自动化系统的集成，材料科学领域将迎来更多的创新和突破。这不仅有助于加速新材料的发现和开发，还将推动相关技术的进步，为人类社会带来更多的福祉。