据先进制造与新材料情报研究8月12日消息，美国麻省理工学院的研究人员开发了一种全自动机器人系统，利用机器人探针实现材料光电导特性（材料对光的电响应性能）的快速测量，加速新型半导体材料的研发进程。研究人员将人类专家在材料科学领域的知识融入到机器学习模型中，该模型指导机器人的决策过程，使机器人能够确定探针接触材料的最佳位置，以获取关于材料光电导特性的最全面的信息。同时，该机器人系统通过计算机视觉和神经网络处理材料图像，路径规划算法能够找到探针在接触点之间移动的最快路径。在测试中，该机器人系统每小时可完成超过125次的独特测量，且精度和可靠性均高于其他基于人工智能的方法。该研究为发现高性能半导体开辟道路，促进太阳能电池板等可持续性应用的发展。相关研究成果发表在《Science Advances》期刊。
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