人工智能机器人结合快速成像优化钙钛矿太阳能电池制备

近日，日本大阪大学研究团队在《美国化学会纳米》期刊发表成果，开发出一套结合机器人、机器学习与高速光学成像的自动化平台，用于制备钙钛矿太阳能电池关键吸光薄膜。钙钛矿薄膜通常由液态前驱体溶液干燥结晶形成，温度、湿度等微小波动会影响薄膜质量与器件性能。团队针对液膜快速转变难以捕捉的问题，同步控制成膜、光学观测与环境监测，可在亚秒级记录薄膜颜色变化，并在毫秒级追踪反溶剂液滴的运动和撞击，从而把成膜过程中的瞬态事件与最终薄膜质量联系起来。项目成员表示，该平台的目标是超越传统试错，直接测量薄膜形成时的变化，识别真正影响质量的关键因素；自动化实验能收集比人工更丰富的数据，机器学习有助于解析复杂变量关系。团队据此优化反溶剂工艺，确定液滴行为最佳区间，并制备铅基钙钛矿太阳能电池。优化条件下，器件实现24.4%的光电转换效率。研究认为，这一由自动实验、实时测量和数据分析构成的闭环方法，可帮助揭示工艺条件与薄膜质量之间此前难以察觉的关联，为更高效、可重复的钙钛矿光伏制造提供新路径。