Aram Amassiano
No início deste ano, as células solares de camada dupla quebraram recordes com uma eficiência de 33%. As células são feitas de uma mistura de silício e um material chamado perovskita. No entanto, estas células solares em tandem ainda estão longe do limite teórico de cerca de 45% de eficiência e degradam-se rapidamente sob exposição à luz solar, o que limita a sua utilidade.
O processo de otimização de células solares tandem envolve encontrar os materiais perfeitos para serem colocados uns sobre os outros, cada um capturando um pouco da luz solar que o outro perde. Um material possível para isso é a perovskita, que é definida por sua estrutura cristalina característica em formato rômbico cúbico. Esta estrutura pode ser adotada por muitos produtos químicos em diferentes proporções. Para ser um bom candidato para células solares tandem, a mistura de produtos químicos deve ter o bandgap correto – a propriedade responsável por absorver a parte certa do espectro solar – e ser estável à temperatura ambiente e, ainda mais difícil, não se degradar sob iluminação.
O número de materiais potenciais de perovskita é muito grande e é muito difícil prever quais propriedades uma determinada composição química terá. Tentar todas as possibilidades em um laboratório é muito caro e demorado. Para acelerar a busca pela perovskita perfeita, pesquisadores da Universidade Estadual da Carolina do Norte decidiram recorrer à robótica.
Automação de pesquisa química
“Estamos lidando com variáveis físicas cada vez que melhoramos esta tecnologia”, disse Aram Amassian, professor da NCSU e investigador principal do projeto. “Portanto, precisamos ser capazes de criar novos materiais e avaliar esses materiais. E quem olha para esses materiais tem que fazer um trabalho muito repetitivo e intensivo.
Para reduzir esse trabalho, a equipe de Amassian construiu um robô, que chamaram de RoboMapper. O RoboMapper possui duas partes principais que funcionam juntas. O primeiro é o robô de preparação de tinta. Dado um conjunto de produtos químicos básicos, este robô os coleta em diferentes proporções e os sintetiza em centenas de tintas que potencialmente constituem perovskitas. O segundo é um robô de impressão, que aplica essas tintas em uma grade sobre um único substrato.
Ser capaz de colocar centenas de pequenas amostras numa única lâmina, uma tarefa impossível com a engenhosidade humana, permite aos investigadores testar todas estas amostras simultaneamente com diferentes ferramentas de diagnóstico. Os pesquisadores dizem que isso acelera o processo de síntese e caracterização de materiais por um fator de 14 em comparação com a exploração manual e por um fator de nove em comparação com outros métodos automatizados.
Para demonstrar as capacidades do RoboMapper, os pesquisadores testaram um grupo seleto de potenciais misturas de perovskita. Eles usaram um RoboMapper para misturar três ingredientes básicos em centenas de proporções diferentes e imprimir todas as amostras em um único slide. Eles então testaram essas amostras para determinar sua estrutura, intervalo de bandas e estabilidade sob exposição à luz. A partir desses testes acelerados, eles construíram modelos quantitativos de como essas propriedades críticas podem variar com a mudança da composição. “Somos capazes de construir modelos preditivos e observar as áreas entre os pontos de dados”, disse Amassian. “Às vezes, as melhores combinações podem estar em áreas inesperadas do espaço de composição química.”
Usando um fluxo de trabalho do RoboMapper, a equipe de pesquisa conseguiu identificar uma mistura “ideal” de perovskita que apresentava as propriedades necessárias para uso em células solares tandem. Esta amostra tinha o band gap correto e também se deteriorou lentamente sob exposição à luz em comparação com as alternativas.
Trabalho em progresso
Esta descoberta representa um passo inicial na jornada para o desenvolvimento da tecnologia de células solares tandem. A equipe de Amassien testou apenas a própria perovskita, não a combinando com silício (ou qualquer outro substrato) para criar células tandem. Mas os investigadores estão a utilizar a sua ferramenta de aceleração para testar outras misturas potenciais e encontrar rapidamente novos candidatos promissores.
Usar o RoboMapper não apenas economiza tempo dos pesquisadores, mas também reduz o custo de energia para testar novos materiais. Na verdade, com esta técnica, testar um único material pode custar menos energia do que seria necessário para simular as suas propriedades com computadores. Isso permitirá que os pesquisadores gerem mais dados do mundo real para uso direto ou técnicas suaves de aprendizado de máquina. “Para treinar modelos de aprendizado de máquina e IA, por exemplo, precisamos de mais dados”, disse Amassian. “Precisamos de dados de maior qualidade e de uma exploração espacial eficiente e de alta dimensão.
Esta abordagem não se limita a aplicações de perovskita ou células solares, mas já está sendo usada para permitir pesquisas de semicondutores baseadas em dados. “Quando projetamos o RoboMapper, o projetamos para ser muito flexível, modular e extensível”, disse Amassian. Qualquer busca por materiais que possam ser feitos com tecnologia de tinta pode ser acelerada usando essa tecnologia, incluindo eletrônicos impressos, porque o RoboMapper é principalmente um robô que desenha e imprime materiais com tinta sob demanda.
Tema2023. Identificação Digital: 10.1016/j.matt.2023.06.040
Dina Jenkina é redatora científica freelance e podcaster baseada no Brooklyn e comunicadora científica no Joint Quantum Institute. Ela está interessada em física quântica, inteligência artificial, tecnologia climática e outras coisas interessantes.
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