매사추세츠 공과대학교(MIT)에서 개발한 AI 기반 로봇 시스템이 사람의 수동 작업보다 약 100배 빠른 놀라운 속도로 재료 특성을 측정할 수 있다고 발표되었습니다. 24시간의 테스트에서 이 시스템은 3,000회 이상의 광전도도 측정을 완료했습니다. 이는 반도체 재료, 특히 태양 에너지 기술이나 전자 부품에 사용되는 새로운 재료를 평가하는 데 중요한 특성입니다.
이 시스템은 고정밀 로봇 팔, 통합 카메라, 그리고 비지도 학습 인공지능 모델을 사용합니다. 로봇은 재료 샘플의 표면을 인식하고, 이를 잠재적 측정 영역으로 구분하며, 가장 가치 있는 데이터를 수집하기 위한 최적의 접촉 지점을 선택합니다. 측정 지점 간 이동 또한 지능형 경로 계획 알고리즘을 통해 최적화되어 시간을 절약하고 장비 마모를 줄입니다.
시간당 평균 125회 이상의 측정을 처리할 수 있는 이 시스템은 수작업의 속도와 정확성에 제약을 받는 실험실 연구에 소요되는 시간을 크게 단축합니다. 재료 산업에서는 각 실험 제형에 수백 번의 측정이 필요하며, 적합한 재료를 선택하는 과정에는 수개월 또는 수년이 걸릴 수 있습니다. 로봇 도입은 테스트 및 스크리닝 주기를 단축하는 동시에 인건비를 크게 절감합니다.
로봇 시스템의 주요 특징 중 하나는 다양한 유형의 재료 샘플에 적응할 수 있다는 것입니다. 인공지능은 로봇이 적절한 접촉 위치를 결정할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라, 다양한 모양, 크기 및 빛 반응을 가진 각 유형의 재료에 맞게 측정 매개변수를 자동으로 보정합니다. 또한, 이 시스템은 수동 작업에서 흔히 발생하는 피로나 반복적인 오류의 영향을 받지 않고 지속적으로 작동합니다.
이 자동 측정 기술은 차세대 태양 전지의 기반이 될 페로브스카이트 연구뿐만 아니라 전자 소재, 센서, 디스플레이, 마이크로 부품 등에도 폭넓게 적용될 수 있습니다. 24시간 연중무휴 운영이 가능한 이 로봇 시스템은 화학 제조, 소재 합성, 데이터 분석 장비와 연결되어 완전 자동화된 실험실 체인의 일부가 될 수 있습니다.
수동 개입이 필요 없는 실험실을 구축하는 것은 많은 주요 재료 연구 센터의 전략적 추세입니다. MIT의 측정 로봇과 같은 시스템은 효율성을 높일 뿐만 아니라 데이터 품질의 일관성을 보장하여 새로운 재료의 모델링 및 예측에 대한 신뢰도를 높이는 데 기여합니다.
전 세계가 에너지, 전자, 환경 분야의 기술 혁신을 추진함에 따라, 이러한 자동화 플랫폼은 첨단 제품의 출시 기간을 단축하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. AI 로봇은 단순한 지원 도구를 넘어 21세기 혁신 과정의 주요 동력으로 자리 잡고 있습니다.
출처: https://khoahocdoisong.vn/robot-ai-cua-mit-do-vat-lieu-moi-nhanh-gap-100-lan-con-nguoi-post1553960.html
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