211service.com
Ātri uz priekšu
Tonio Buonassisi fotoelementu laboratorija paātrina jaunu saules bateriju materiālu izstrādi, izmantojot mašīnmācību, robotus un labu vecmodīgu komandas darbu.
2021. gada 27. aprīlis
Šis robots ķīmiķis, ar kuru strādā profesors Tonio Buonassisi Singapūrā, izmanto mašīnmācīšanos, lai sajauktu ķīmiskās vielas paraugos. Zakarija Zainala
Ja mēs vēlamies pietiekami samazināt fosilā kurināmā izmantošanu, lai pasaule nebūtu katastrofālas sasilšanas, mums ir jāizrauj no saules daudz vairāk enerģijas. Vairākas ekspertu grupas, tostarp Klimata pārmaiņu starpvaldību padome, ir secinājušas, ka līdz 2030. gadam mums vajadzēs iegūt apmēram trešdaļu pasaules elektroenerģijas no saules enerģijas avotiem.
Pašlaik, kad līdz beigām ir atlicis mazāk nekā desmit gadi, mēs esam aptuveni desmitā daļa no tā, saka Tonio Buonassisi , mašīnbūves profesors un institūta vadītājs Fotoelementu laboratorija . Lai sasniegtu mērķi, mums būs ievērojami jāpaātrina izvietošana saules enerģija .
Buonassisi robotķīmiķa augstas caurlaidības pipetēšanas iekārta apvieno sarkanās, zilās un dzeltenās pārtikas krāsvielas, lai radītu īpašas krāsas.
ZAKARIA ZAINALPaturot to prātā, PV laboratorija pēdējos gados ir nepārtraukti pārveidota, jo Buonassisi un viņa kolēģi ienes visu, ko viņi var iedomāties, kas varētu paātrināt jaunu saules materiālu meklēšanu. Viņi ir izmēģinājuši visu, sākot no hronometriem un personības testiem līdz mašīnmācības algoritmiem un pipetes robotiem.
Rezultāts ir laboratorijas temps, kas ir daudz ātrāks. Viņi ir apvienojuši procesus, kas kādreiz aizņēma sešus mēnešus vai gadu, divās nedēļās; rentgenstaru difrakcijas spektru analīzi, kas kādreiz prasīja divas līdz trīs stundas, tagad var veikt 5,5 minūtēs. Šobrīd viss ir atkarīgs no ātruma, saka Buonassisi.
Ārpus silīcija
PV laboratorija sāka strādāt ar mašīnmācīšanās algoritmiem 2012. gadā. Mēs tos neuzskatījām par pilnīgi jaunu zinātnes veidu, saka Buonassisi. Mēs tos vienkārši domājām kā produktivitātes rīku. Taču līdz 2017. gadam viņš saprata, ka galvenais laboratorijas jautājums bija pārāk sarežģīts, lai atbildētu ar tradicionāliem līdzekļiem. Man bija jāmaina veids, kā es veicu pētījumu, lai to risinātu, viņš saka.
Šis jautājums bija par to, kā atrast dzīvotspējīgas alternatīvas silīcijam izmantošanai saules enerģijas uztveršanā. Šobrīd 95% no pasaules saules baterijām paļauties uz silīcija pusvadītājiem . Šis elements ir daudz — atrodams gandrīz visos netīrumos un smiltīs —, un ar to izgatavotās saules baterijas ir salīdzinoši efektīvas un izturīgas. Jūsu vidējais silīcija saules panelis var pārvērst aptuveni 20% enerģijas no saules gaismas, kas uz to saskaras, un tas var strādāt dienu no dienas gadu desmitiem, nesabojājoties.
Ja esat iestrēdzis zemas caurlaidspējas režīmā, jums ir tendence spēlēt droši. Ja zināt, ka jums ir lielākas iespējas, varat būt ambiciozāks.
Bet silīcija pārvēršana plānās, tīrās plāksnītēs, kas nepieciešamas šīm šūnām, ir dārga, salīdzinoši sarežģīta un energoietilpīga. Tam bieži nepieciešami arī retāki materiāli, piemēram, sudrabs. Eksperti, tostarp Buonassisi, strādā pie šo procesu uzlabošanas. Bet, ja mēs vēlamies saules enerģiju padarīt par galveno tīkla daļu, dažu vieglāk izgatavojamu materiālu ieviešana paplašinās iespējas, un, kā saka Buonassisi, tas varētu paātrināt konkurenci, virzot inovācijas un pazemināt cenas visā pasaulē.
Viena daudzsološa materiālu klase ir perovskīti, dabiski un laboratorijā ražoti savienojumi ar kristālisku struktūru, kas padara tos par labiem pusvadītājiem. Perovskīti ir vienkāršāk un ātrāk izgatavojami nekā silīcija vafeles. Tā kā tie ir savienojumi, nevis elementi, to varētu būt ļoti daudz, kas vēl ir jāizveido, saka PV Lab loceklis Džims Serdijs. Dažādus perovskītus var arī sakraut vienā saules baterijā, lai absorbētu dažādus gaismas viļņu garumus un izspiestu vairāk enerģijas no katra saules stara.
Ja perovskītiem izdosies iekļūt saules enerģijas tirgū, tas var būt izšķirošais ceļš, lai ilgtspējīgi apmierinātu pasaules enerģijas vajadzības, saka Serdijs. Bet tas, vai tas ir iespējams, lielā mērā ir atkarīgs no tā, cik ātri mēs varam atklāt šos jaunos savienojumus un to īpašības.
Neapzīmēta teritorija
Lielais perovskītu skaits ir aizraujošs — to varētu būt tūkstošiem, kas labi atbilst dažādiem lietojumiem. Taču tas arī padara to par biedējošu uzdevumu meklēt ideālu materiālu — tādu, kas paveic vēlamo uzdevumu ar pareizo stabilitātes, efektivitātes un rentabilitātes kombināciju, un ko var arī viegli un apjomīgi ražot.
Agrāk zinātnieki, kas mēģināja atklāt vai izgudrot jaunu materiālu, sāka ar dažiem izglītotiem minējumiem. Viņi laboratorijā izveidoja dažus materiālus, testēja tos un pēc tam izmantoja apgūto, lai mēģinātu vēlreiz. Tikai viena laba risinājuma atrašana var aizņemt gadu vai vairāk. Statistiski runājot, tas ir kā pērtiķi pie rakstāmmašīnas — dauzās, līdz viņi uzraksta kaut ko noderīgu, saka Buonassisi.
PV laboratorijas pētnieki joprojām ievēro šo pamatprocedūru. (Viņš saka, ka zinātniskā metode neiziet no modes.) Viņi to vienkārši ir turbokompresori. Algoritmi, kas apmācīti, pamatojoties uz teorētiskajām zināšanām un iepriekšējiem rezultātiem, palīdz viņiem izdarīt gudrākus minējumus. Lielas caurlaidības eksperimenti un automatizētā analīze ļauj viņiem ātrāk pārbaudīt šos minējumus un veikt daudzus testus paralēli. Ar visiem šiem sasniegumiem mēs varam paātrināt visu procesu, saka pētnieks Shijing Sun, laboratorijas paātrināto materiālu attīstības programmas komandas vadītājs.
Augstas efektivitātes pētījumi ne tikai paātrina atklāšanas tempu, bet arī padara cilvēkus drosmīgākus, saka Buonassisi. Viņš saka, ka, ja esat iestrēdzis zemas caurlaidspējas režīmā, jums ir tendence spēlēt droši. Tomēr, ja zināt, ka jums ir lielākas iespējas, varat būt daudz ambiciozāks.
Piemēram, 2018. gada rudenī Sun komanda sāka meklēt stabilākus perovskītus. (Lai gan dažas perovskīta saules baterijas tagad ir tikpat efektīvas kā silīcija baterijas, tās mēdz būt vairāk pakļautas degradācijai.) Viņi sāka, identificējot to, ko viņi sauc par savu meklēšanas telpu, šajā gadījumā 5000 dažādu iespējamo materiālu grupu, ko novērtēt — visas kombinācijas. cēzija, metilamonija, formamidīnija un svina jodīda, sajaukti dažādās proporcijās un sintezēti dažādos veidos.
Zinātnieks Shijing Sun un Buonassisi PV laboratorijā 2019. gadā.
DŽONS FREIDĀHSavā pirmajā eksperimentālās izmeklēšanas kārtā grupa lūdza algoritmu atlasīt 28 materiālus, kas sniedza plašu iespēju paraugu, saka Sun. Pēc šo materiālu sintezēšanas komanda tos pakļāva augstas caurlaidības rīkiem un metodēm, ko izstrādāja Serdijs un viens no laboratorijas tehniskajiem līdzstrādniekiem Janak Thapa. Šie rīki ļauj ātri pārbaudīt materiālu stabilitāti, pakļaujot tos augstām temperatūrām, augstam mitrumam un apgaismojumam — tā ir saspiesta versija apstākļiem, kādi tie varētu rasties uz saulaina jumta.
Mēs būtībā ievietojam tos pirtī, saka Armi Tiihonens, laboratorijas pēcdoktorantūras pētnieks. Mēs tiecāmies uz ārkārtēju paātrinājumu, lai materiāli ātri noārdās, jo negribējām tērēt vairākus mēnešus.
Lai izmērītu to stabilitāti, komanda apmācīja kameras ar materiāliem, kas iestatīti fotografēšanai ik pēc piecām minūtēm. Perovskīti sadaloties maina krāsu, bieži izbalējot no gandrīz melnas līdz gaiši dzeltenai. Pēc tam, kad paraugi bija pavadījuši apmēram piecas dienas saunā, komanda analizēja fotoattēlus, lai noteiktu katra materiāla noārdīšanās ātrumu. (Viņi arī analizēja dažus paraugus dziļāk, izmantojot rentgenstaru difrakciju, lai apstiprinātu vizuālos novērojumus un redzētu, kā materiālu struktūra mainījās, tiem noārdoties.)
Pēc tam viņi ievadīja šos rezultātus atpakaļ pirmajam algoritmam un lūdza tam izvēlēties vēl 28 materiālus — dažus līdzīgus tiem, kas bija visveiksmīgākie eksperimentālajā posmā, un daži no telpas daļām, kas palika neizpētītas.
Pat vispieredzējušākajiem materiālu zinātniekiem būtu grūtības veikt šādu zvanu, saka Sun. Es varu pieņemt lēmumu, ja mums ir 10 materiāli, viņa saka. Ja mums ir 5000 materiālu, es īsti nevaru domāt, ko darīt tālāk.
Komanda veica šo ciklu vairākas reizes — izvēloties materiālus, izmantojot algoritmu, veidojot un testējot paraugus reālajā pasaulē un sniedzot atgriezenisko saiti par algoritmu. Līdz ceturtās kārtas beigām viņi bija atraduši materiālu kopu, kas bija 17 reizes stabilāka nekā visbiežāk izmantotais perovskīts, kā arī trīs reizes stabilāks nekā laboratorijas iepriekšējais rekordists, ko viņi bija atraduši ar tradicionālākiem līdzekļiem. . (Viņu atklājumus un metodes februārī publicēja žurnāls Matter.)
Līdzīgus panākumus guvuši arī citi PV Lab projekti. 2019. gadā Sun komanda nolēma atrast svinu nesaturošus perovskītus. Viņi identificēja divus materiālus, kas bija pilnīgi jauni, kā arī četrus, kas nekad iepriekš nebija izgatavoti plānās plēves formā, kas nepieciešama izmantošanai saules baterijās. Agrāk tas, iespējams, prasīja vairāk nekā gadu, saka Buonassisi. Ar jaunajām metodēm tās tika veiktas divu mēnešu laikā.
Citā eksperimentā perovskīta saules baterija, kas izgatavota no viena no šiem jaunajiem materiāliem, izrādījās stabilāka skarbos vides apstākļos nekā labākā, ko viņi jebkad bija izveidojuši ar savām iepriekšējām metodēm, parādot, ka šo atsevišķo materiālu uzlabojumi tiek pārnesti uz saules ierīcēm, kas. tiek izgatavoti ar tiem.
Komanda apvieno simulāciju un eksperimentu, lai ātri identificētu un pārbaudītu daudzsološus materiālus, saka Buonassisi. Mēs arvien tuvāk un tuvāk tam, lai kaut ko varētu iedomāties un pēc tam realizēt dzīvē.
Dzīve ātrajā joslā
Pētnieki PV laboratorijā uzņem arvien pieaugošo tempu. 2020. gadā, pēc 10 gadu studijām un darba stenda zinātnē, Thapa sāka iedziļināties mašīnmācībā; gada beigās viņš bija līdzautors savam pirmajam darbam par šo tēmu.
Viņš saka, ka laboratorijas personība ir pielāgošanās spēja; dalībnieki mācās darīt visu, kas grupai nepieciešams. Tas attiecas pat uz laboratorijas studentiem. Mērķis ir, lai ikviens students, kurš nāk, iemācītos piedalīties projektā un komandā, kā arī būt daudzpusīgam, sniedzošs STEM kopienas dalībnieks, saka Sāra Bonnere, laboratorijas programmas administratore.
Šie mērķi var novest pie neparastas prakses. Pirms gadiem, lai noskaidrotu, kur viņi varētu ietaupīt laiku, laboratorija aizņēmās rīku no 20. gadsimta sākuma rūpnīcām: mums burtiski bija cilvēki ar hronometriem, kas vēroja katru laboratorijas procesa posmu un nosaka tā laiku, saka Buonassisi. Pamatojoties uz šo analīzi, viņi optimizēja savas metodes un ieguldīja jaunā aprīkojumā. Viņi uzlaboja savu paraugu sagatavošanas efektivitāti par 350%, sākot no 28 minūtēm vienam paraugam 2015. gadā līdz aptuveni astoņām minūtēm 2018. gadā.
Pavisam nesen viņš visiem laboratorijas darbiniekiem lūdza veikt personības testus, lai viņi varētu iemācīties izmantot viens otra stiprās puses un labāk sadarboties. Viņš šos vingrinājumus uzskata par ieguldījumu. Ja mēs veltām laiku, lai izstrādātu šo rīku komplektu, kas ļauj strādāt produktīvāk, mēs varam atrisināt 10 reizes vairāk problēmu, viņš saka.
Ja likmes ir augstas, satriecošs temps patiesībā var būt atvieglojums. Tīhonena stāsta, ka karjeras sākumā darbs ritēja tik lēni, ka viņas mērķi vienmēr šķita nesasniedzami. Bet tagad viņa un viņas kolēģi faktiski var sasniegt to, ko mēs vēlamies.
Saulei patīk tas, kā jaunās metodes ļauj viņai paplašināt savu kompetences jomu — ja agrāk komanda varēja koncentrēties uz vienu parametru vai vienu perovskītu klasi, tagad viņiem ir iespēja iesaistīties vairākos projektos un Viņa saka, ka patiešām pietuvojies šim sapņu saules bateriju materiālam.
Komanda turpina meklēt sastrēgumus šajā procesā un paplašina tos, cik vien var. Dažus pēdējos gadus Buonassisi ir pavadījis daudz laika Singapūrā kā daļa no Singapūras-MIT pētniecības un tehnoloģiju alianses. Tur un MIT viņš sāk iekļaut robotus, kas var veikt dažas laboratorijas pētniecības darbības. Piemēram, Singapūrā formulēšanas robots paraugu ņemšanai nepieciešamajās kompozīcijās sajauc dažādas ķīmiskas vielas ātrāk un precīzāk, nekā pētnieks varētu tās rūpīgi pipetēt. Tas var veikt smalkos fiziskos soļus apmēram četras līdz desmit reizes ātrāk nekā cilvēks, un tā precizitāte palīdz uzlabot reproducējamību. Turklāt šo robotu var vadīt no attāluma, tāpēc laboratorijas locekļi vai līdzstrādnieki jebkurā vietā var sastādīt darbus rindā un tos vadīt, saka Buonassisi. Tikmēr viņš un daži līdzstrādnieki strādā arī pie īpaši augstas caurlaidības rīka, kas palīdzēs pētniekiem viņa MIT laboratorijā vienlaikus meklēt vēl vairāk iespēju.
Lai gan mašīnas var būt ātrākas, cilvēki parasti ir vieglāk pielāgojami. Izmantojot robotus un līdzīgus rīkus, kad tie ir noderīgi, nevis visu automatizējot, laboratorija var paātrināt darbību, vienlaikus saglabājot cilvēka radīto elastību, kas, pēc Buonassisi teiktā, ir īpaši svarīga agrīnā pētniecībā un attīstībā.
Bet vislielākais paātrinājums, viņš saka, notiek tad, kad citi pieņem šīs metodes un uzlabo tās. Viņš saka, ka PV laboratorija izmanto atvērtā pirmkoda visu, ko tā dara, — no stabilitātes meklēšanas algoritmiem līdz iekārtu projektiem, lai šīs tehnoloģijas izspiestu un liktu vairāk cilvēku par tām satraukti un strādāt pie tām. Mums pasaulē nav visa laika gaidīt.
Ideālās receptes atrašana
AI vadīts pētniecības rīks
skatās pagātnē, lai atrastu labākus veidus
materiālu izgatavošanā.
Bieži vien, lai tiktu uz priekšu, mums ir jāpaskatās aiz muguras. Elsa Olivetti, Estere un Harolds E. Edgertons, MIT Materiālzinātnes un inženierzinātņu katedras karjeras attīstības profesors, un viņas laboratorija ir strādājušas pie algoritmu kopas — vai, kā viņai patīk to saukt, datu zinātnes cauruļvads — kas ļauj pētniekiem meklēt nesenās pagātnes zinātnisko literatūru, lai atrastu norādes par to, kā veidot lietas, kas mums vajadzīgas nākotnei.
Elza Olivetti
PIEKLĀTĪBAS FOTOOlivetti grupa — kura mērķis ir atrast ilgtspējīgus un pieejamus veidus, kā izstrādāt un izstrādāt materiālus — vienmēr meklē jaunus rīkus, viņa saka. Pirms dažiem gadiem viņa runāja ar Gerbrandu Sederu, toreizējo MIT mācībspēku un materiālu projekta veidotāju. — informācijas datubāze par zināmiem un paredzamiem materiāliem, ko pētnieki var izmantot, lai atrastu savienojumus, kuriem ir precīzas īpašības, ko viņi meklē, pat ja tie nekad agrāk nav ražoti.
Olivetti saskatīja iespēju doties tālāk. Lai gan zināt, ko izgatavot, ir ļoti svarīgs pirmais solis, ir jāzina, kā izgatavot materiālu, ņemot vērā ietekmi uz vidi un ekonomisko ietekmi, viņa saka. Viņa domāja, ka daudzos gadījumos cilvēki jau ir paveikuši darbu, veidojot materiālu, rūpīgi pierakstījuši un publicējuši, kādi soļi bija saistīti un kā viss noritēja. Kāpēc neizmantot šo resursu?
Pieņemsim, ka jums ir uzdots pagatavot šokolādes kūku, kas ātri izcepas un izmantojot pieejamas sastāvdaļas. Jūs varētu sākt no nulles: sajauciet sastāvdaļas, pielāgojiet proporcijas un cepiet kūku pēc kūkas, līdz atrodat kaut ko, kas darbojas. Varat arī lasīt vecās pavārgrāmatas, skatīties tiešsaistes apmācības un runāt ar uzticamiem draugiem. Bet kā būtu, ja jums būtu iekārta, kas varētu pārlūkot miljoniem pavārgrāmatu, video un komentāru sadaļu cepšanas vietņu vietnēs un apkopot atrasto informāciju jaunā receptē, kas atbilst jūsu mērķiem?
Tas būtībā ir tas, ko dara Olivetti rīks. Tās lietotāji varētu vēlēties izgatavot cietvielu elektrolītu litija jonu akumulatoram vai zema oglekļa satura
emisijas cementa nomaiņa. Tā vietā, lai mēģinātu lasīt un sintezēt pagātnes darbu šajā jomā atsevišķi vai kopā ar dažiem kolēģiem, viņi var lūgt rīku pārlūkot tik daudz literatūras, cik tam ir piekļuve. — šobrīd miljoniem dokumentu un patentu.
Olivetti rīks apvieno dabiskās valodas apstrādes algoritmus — kas skenē papīrus, lai izvilktu attiecīgo informāciju — ar neironu tīkliem, kas iesaka jaunas receptes, pamatojoties uz to, kas ir strādājis pagātnē. Tajā tiek meklēta informācija par konkrēto materiālu, kā arī par dažādiem materiāliem, kuriem var būt saistītas īpašības.
Ir bijis sarežģīti izveidot algoritmu kopu, kas var destilēt tik daudz rakstu, katrs ar savu domēna specifisko vārdu krājumu un stilistiskām dīvainībām, noderīgās receptēs, saka Olivetti. Taču pūles jau sniedz negaidītas atziņas.
2019. gadā viņa un daži kolēģi strādāja ar ceolītiem, porainiem materiāliem, kas ir ļoti svarīgi izmantošanai no rūpnieciskās katalīzes līdz gaisa attīrīšanai. To poru izmērs un izvietojums ietekmē ceolītu izmantošanu, taču nebija zināms, kā tieši kontrolēt šo atribūtu sintēzes laikā. Izmantojot savu algoritmu literatūras apkopošanai, Olivetti un viņas kolēģi varēja secināt, cik svarīgi ir ceolīti padarīt vairāk vai mazāk porainus. — izmantojot apvienotos iepriekšējo pētnieku atklājumus, lai glābtu nākamos no nebeidzamiem izmēģinājumu un kļūdu posmiem.
Papildus esošo materiālu recepšu pasniegšanai šāds algoritms varētu palīdzēt izveidot jaunas, saka Olivetti. Viņa var iedomāties teksta ieguves darbības iekļaušanu tādā darbplūsmā kā Buonassisi, lai radītu vēsturisku dimensiju AI virzītos materiālu sintēzes mēģinājumos.
Var būt arī iespējams, saka Olivetti, izmantot līdzīgu tehnoloģiju, lai izvilktu plašas tēmas no jomas vai izprastu jaunās tendences. — foršas, plašas iespējas, kuras mēs tikai sākam izmantot.