Crédit :Milad Abolhasani, Université d'État de Caroline du Nord
Des chercheurs de l'Université d'État de Caroline du Nord et de l'Université de Buffalo ont développé et démontré un "laboratoire autonome" qui utilise l'intelligence artificielle (IA) et des systèmes fluidiques pour faire progresser notre compréhension des nanocristaux de pérovskite aux halogénures métalliques (MHP). Ce laboratoire autonome peut également être utilisé pour étudier un large éventail d'autres nanomatériaux semi-conducteurs et métalliques.
"Nous avons créé un laboratoire autonome qui peut être utilisé pour faire progresser à la fois les nanosciences fondamentales et l'ingénierie appliquée", déclare Milad Abolhasani, auteur correspondant d'un article sur les travaux et professeur agrégé d'ingénierie chimique et bimoléculaire à NC State.
Pour leurs démonstrations de preuve de concept, les chercheurs se sont concentrés sur les nanocristaux de pérovskite (MHP) aux halogénures métalliques entièrement inorganiques, l'halogénure de plomb au césium (CsPbX3 , X =Cl, Br). Les nanocristaux MHP sont une classe émergente de matériaux semi-conducteurs qui, en raison de leur aptitude au traitement en solution et de leurs propriétés uniques de taille et de composition ajustables, sont considérés comme ayant un potentiel d'utilisation dans les dispositifs photoniques imprimés et les technologies énergétiques. Par exemple, les nanocristaux MHP sont des matériaux optiquement actifs très efficaces et sont à l'étude pour une utilisation dans les LED de nouvelle génération. Et parce qu'ils peuvent être fabriqués à l'aide d'un traitement de solution, ils ont le potentiel d'être fabriqués de manière rentable.
Les matériaux traités en solution sont des matériaux fabriqués à l'aide de précurseurs chimiques liquides, y compris des matériaux de grande valeur tels que des points quantiques, des nanoparticules de métal/oxyde métallique et des structures organométalliques.
Cependant, les nanocristaux MHP ne sont pas encore utilisés industriellement.
"En partie, c'est parce que nous développons toujours une meilleure compréhension de la façon de synthétiser ces nanocristaux afin de concevoir toutes les propriétés associées aux MHP", explique Abolhasani. "Et, en partie, parce que leur synthèse nécessite un degré de précision qui a empêché la fabrication à grande échelle d'être rentable. Notre travail ici aborde ces deux problèmes."
La nouvelle technologie étend le concept de chimiste artificiel 2.0, que le laboratoire d'Abolhasani a dévoilé en 2020. Le chimiste artificiel 2.0 est complètement autonome et utilise l'IA et des systèmes robotiques automatisés pour effectuer une synthèse et une analyse chimiques en plusieurs étapes. En pratique, ce système s'est concentré sur le réglage de la bande interdite des points quantiques MHP, permettant aux utilisateurs de passer de la demande d'un point quantique personnalisé à l'achèvement de la R&D pertinente et au début de la fabrication en moins d'une heure.
"Notre nouvelle technologie de laboratoire autonome peut doper de manière autonome les nanocristaux MHP, en ajoutant des atomes de manganèse dans le réseau cristallin des nanocristaux à la demande", explique Abolhasani.
Le dopage du matériau avec différents niveaux de manganèse modifie les propriétés optiques et électroniques des nanocristaux et introduit des propriétés magnétiques dans le matériau. Par exemple, le dopage des nanocristaux MHP avec du manganèse peut modifier la longueur d'onde de la lumière émise par le matériau.
"Cette capacité nous donne un contrôle encore plus grand sur les propriétés des nanocristaux MHP", déclare Abolhasani. "Essentiellement, l'univers des couleurs potentielles qui peuvent être produites par les nanocristaux MHP est maintenant plus grand. Et ce n'est pas seulement la couleur. Il offre une gamme beaucoup plus large de propriétés électroniques et magnétiques."
La nouvelle technologie de laboratoire autonome offre également un moyen beaucoup plus rapide et plus efficace de comprendre comment concevoir des nanocristaux MHP afin d'obtenir la combinaison de propriétés souhaitée. La vidéo des travaux de la nouvelle technologie peut être trouvée sur https://www.youtube.com/watch?v=2BflpW6R4HI.
« Supposons que vous souhaitiez comprendre en profondeur comment le dopage au manganèse et le réglage de la bande interdite affecteront une classe spécifique de nanocristaux MHP, tels que CsPbX3 ", dit Abolhasani. "Il y a environ 160 milliards d'expériences possibles que vous pourriez exécuter, si vous vouliez contrôler chaque variable possible dans chaque expérience. En utilisant des techniques conventionnelles, il faudrait encore généralement des centaines ou des milliers d'expériences pour comprendre comment ces deux processus - le dopage au manganèse et le réglage de la bande interdite - affecteraient les propriétés des nanocristaux d'halogénure de plomb au césium."
Mais le nouveau système fait tout cela de manière autonome. Plus précisément, son algorithme d'IA sélectionne et exécute ses propres expériences. The results from each completed experiment inform which experiment it will run next—and it keeps going until it understands which mechanisms control the MHP's various properties.
"We found, in a practical demonstration, that the system was able to get a thorough understanding of how these processes alter the properties of cesium lead halide nanocrystals in only 60 experiments," Abolhasani says. "In other words, we can get the information we need to engineer a material in hours instead of months."
While the work demonstrated in the paper focuses on MHP nanocrystals, the autonomous system could also be used to characterize other nanomaterials that are made using solution processes, including a wide variety of metallic and semiconductor nanomaterials.
"We're excited about how this technology will broaden our understanding of how to control the properties of these materials, but it's worth noting that this system can also be used for continuous manufacturing," Abolhasani says. "So you can use the system to identify the best possible process for creating your desired nanocrystals, and then set the system to start producing material nonstop—and with incredible specificity.
"We've created a powerful technology. And we're now looking for partners to help us apply this technology to specific challenges in the industrial sector."
The paper, "Autonomous Nanocrystal Doping by Self-Driving Fluidic Micro-Processors," is published open access in the journal Advanced Intelligent Systems. + Explore further
