Un equipo internacional de investigación ha desarrollado una plataforma robótica impulsada por IA capaz de diseñar, fabricar y optimizar de forma autónoma células solares de perovskita.
“En el núcleo del estudio está la idea de que la experimentación robótica debe hacer algo más que automatizar operaciones repetitivas”, señalaron los investigadores en un comunicado. “Las fórmulas y los parámetros se codifican en recetas legibles por máquina, se traducen en comandos ejecutables por robots y luego se devuelven como retroalimentación estructurada tras la fabricación y la caracterización. De este modo, el sistema establece un flujo de trabajo en circuito cerrado que vincula recomendación, ejecución, validación y mejora del modelo”.
Utilizando el sistema, los investigadores han fabricado y probado 50 764 dispositivos. Está impulsado por un modelo de lenguaje de recetas (RLM) que codifica información de alrededor de 60.000 publicaciones relacionadas con células solares de perovskita publicadas en las últimas décadas, así como datos generados por la propia plataforma durante la fabricación de dispositivos. Estas entradas se procesan mediante una arquitectura de IA de siete capas que comprende aprendizaje de recetas, generación de recetas, construcción de conjuntos de datos (RecipeQA), ajuste fino, razonamiento, evaluación y optimización.
La fabricación automatizada se inicia tras la etapa de razonamiento, en la que se proponen nuevas recetas experimentales. Once cajas robóticas llevan a cabo tareas de síntesis, fabricación de dispositivos y caracterización, al tiempo que generan un gemelo digital del proceso. El sistema incluye 101 unidades funcionales, más de 1 500 componentes y más de 4 300 parámetros controlables.
Las cajas 1–3 gestionan el almacenamiento químico, el muestreo de sólidos y la dosificación de líquidos. Las cajas 4–11 se utilizan para el recubrimiento por centrifugado, la aplicación de antisolvente, el recocido térmico, el procesamiento láser, la transferencia de dispositivos, el intercambio en vacío y la deposición de películas delgadas. Estas últimas unidades también están equipadas con cámaras, sensores y actuadores para la caracterización in situ, que alimenta datos de vuelta al bucle de evolución del modelo.
En conjunto, los investigadores describen el flujo de trabajo del sistema robótico como un proceso que avanza en cuatro etapas: una fase inicial de exploración amplia, en gran medida no guiada, de formulaciones de perovskita; una segunda etapa que introduce aditivos y monocapas autoensambladas (SAM) para mejorar la cristalización y las propiedades interfaciales; una tercera etapa que incorpora pasivación superficial para reducir defectos y mejorar el rendimiento; y una etapa final que combina capas de transporte de huecos basadas en SAM con estrategias específicas de aditivos y pasivación.
“En la etapa I, sin ingeniería de interfaces ni aditivos, la eficiencia de conversión de potencia oscila entre el 0% y el 17.4%. La incorporación de SAM y aditivos en la etapa II reduce la dispersión y aumenta la eficiencia hasta alrededor del 23%”, muestran los resultados. “En la etapa III, la pasivación mediante postratamiento interfacial conduce a una mejora adicional, alcanzando el 25.6%. La configuración final en la etapa IV ofrece una eficiencia del 27.0% (certificada en 26.5%)”.
Los investigadores afirmaron que la principal innovación de su estudio radica en combinar tres ventajas dentro de un único sistema de IA y robótica en circuito cerrado. Señalaron que permite la fabricación robótica controlada de dispositivos completos de células solares de perovskita, junto con una caracterización robótica que transforma resultados experimentales de alto rendimiento en evidencia estructurada relacionada con los mecanismos subyacentes. También destacaron la inclusión de un RLM específico del dominio que se entrena de forma continua para mejorar las recomendaciones de recetas, la comprensión mecanicista y la ejecución robótica posterior.
El sistema fue descrito en “Agentic Robotic Boxes for Perovskite Solar Cell Fabrication with Recipe Language Model” (Cajas robóticas autónomas para la fabricación de células solares de perovskita con un modelo de lenguaje de recetas), publicado en Engineering. Científicos de la Universidad Politécnica de Hong Kong, el Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana, el Instituto de Tecnología de Wenzhou (China), la Universidad de Nottingham Ningbo China, la Universidad de Tecnología Avanzada de Shenzhen, la Universidad de Energía Eléctrica del Norte de China, la Universidad de Zhejiang, la Universidad de Pekín y la Universidad de Oxford en el Reino Unido han contribuido a la investigación.
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