ロボティクスと材料科学を統合して太陽エネルギーを取得する

太陽エネルギーは気候変動と戦うための鍵ですが、それを活用することは困難です。 現在のソーラー パネルでは、通常、利用可能なエネルギーの 20% しか電気に変換されません。 ノースカロライナ州の教授は、この再生可能エネルギー源が減少する化石燃料を置き換えることができるように、より効率的なソーラー パネル セルの開発を主導しています。 同時に、この作業は、科学、技術、工学、数学の分野で研究を行うためのよりアクセスしやすい方法を確立しています。

2010 年代、材料科学工学科の教授である Aram Amassian は、インクを使用して材料をコーティングする新しいプロセスを開発しました。 これらは その場で 実験により、研究者はインクが形成された後ではなく、製造中にインクの機能に関するデータを収集できます。 このようにして、研究者は材料のさまざまな特性を制御するためにいつ、どのように介入するかをより正確に特定できます。 インクは基本的にリアルタイムに近い編集が可能です。 現在、Amassian のラボでは、 その場で 効率的なソーラーパネル材料を開発するための人工知能とロボット工学を使用した実験。

「気候変動が起こっているよりも早く動き、技術を開発する必要があります」とアマッシアンは言いました。 「これを行うには、新しい材料を発見し、新しいソリューションを作成し、新しいテクノロジーを展開する方法を変革する必要があります。」

アマシアンの仕事には学際性が不可欠です。 彼の研究室では、電気工学とコンピューター工学を材料科学に統合して、太陽エネルギー研究の実施に役立つ人工知能ロボットを開発しています。 これらのロボットは、太陽エネルギーをより適切に電気に変換するソリューションを自動的に混合、適用、評価し、革新的な材料の開発を加速します。

「私たちが解決しようとしているこれらの問題は非常に複雑です」と Amassian 氏は言います。 「ある時点で、彼らは 1 人の人間または 1 つの専門分野の能力を超え、データ サイエンスを必要とするようになります。」

Tonghui “Tony” Wang, Ph.D. 材料科学工学科の候補者、および博士号を取得した Nathan Woodward 氏。 電気およびコンピューター工学科の学生は、このロボット工学イニシアチブの原動力です。 2018 年に Amassian の研究室に加わった Wang は、太陽エネルギー材料の構造と特性の大規模なデータセットを生成するロボット ツールの最初の反復を開発しました。 2019 年に研究室に加わった Woodward は、意思決定を行い、特定のタスクを自律的に実行するロボットを構築することで、研究室の能力を向上させました。

Woodward の電気工学のバックグラウンドだけが、彼が材料科学研究所にもたらした異なる視点ではありません。 ウッドワードは筋ジストロフィーの患者として、近づきがたい世界で生きるという課題に取り組まなければなりませんでした。

「私たちは毎日問題を解決しなければならないので、障害を持つ人々は自然なエンジニアです」と彼は言いました.

ネイサン・ウッドワードは、実験溶液でコーティングされた顕微鏡チップを持っています。

研究プロセスの自動化において、Amassian、Wang、Woodward、およびその他のラボのメンバーは、現在の慣行よりも労働集約的でない方法を確立しています。 マシンは毎回同じ方法で反復タスクを完了し、すべてのデータをログに記録します。 つまり、科学者は、混合、ピペッティング、コーティング、およびテストに費やす時間を短縮し、より多くの時間とエネルギーを発見、問題解決、革新に費やすことができます。

「私たちは、学生や研究者が研究室でより生産的になるのに役立つコンパニオンを開発することに興奮しています」と Amassian 氏は述べています。 「今日、私たちは博士号を求めます。 学生と受験者は、朝から晩まで、多くの基本的な手仕事、ミキシング、クリーニングを行います。 データの時代では、学生にデータベースへのログ記録を要求することができますが、これはかなりの時間を浪費します。 ラボの自動化により、高度な教育を受け、十分に訓練された博士号を取得できます。 科学者であり、これらのタスクではなく、複雑な問題を解決するために知性をより多く使用します。」

チームが学際性に重点を置いていることは、メンバーが科学者やエンジニアとして成長するのに役立っています。 Woodward は、ロボット プラットフォームを開発する一方で、材料処理の複雑さを研究してきました。 Wang は、材料科学の基礎を築くことに加えて、ソフトウェアとデータ サイエンスについてさらに学びました。 このようなコラボレーションは、材料研究の状況を変える可能性があります。

「材料科学において古典的にこれらの問題を考える方法は、試行錯誤を使用することです」と Wang 氏は述べています。 「しかし、自動化とデジタル化に移行して以来、私たちは研究で大局的なデータ サイエンスのアプローチと計画を使用し始めています。 より大きなパラメーター空間に簡単にアクセスでき、データはすぐに利用できます。 ロボティクスと人工知能を使用することで、より複雑な問題を解決できるようになり、よりスマートな生活へと移行することができます。」

ピンセットは、機械に入った顕微鏡スライドをつかみます。
Amassian のラボのロボットは、材料の溶液を自動的に混合、塗布、評価できます。

この研究所は、材料科学と太陽エネルギーへの貢献を超えて、より大きな影響を与える可能性があります。 ウッドワードは、身体障害を持つ人々が直面する課題を直接アマシアンに示し、その課題は研究所にまで及びます。 このペアは、Amassian の研究室をより利用しやすいものにするために取り組んでおり、研究室でロボットを使用する取り組みが、全面的により利用しやすい研究機会への道を開くことを望んでいます。

「そもそも、STEM 分野で軽度の障害を持つ人の数は非常に少なく、その数は学部課程から博士課程に進んでいます。 プログラムです」とウッドワードは言いました。 「これは、科学で充実したキャリアを追求しなければならない私よりも大きな身体的制限を持っている人々にとって可能性を秘めています。」

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