自主实验室在数小时内发现了一流的量子点
可能需要多年的集中实验室工作才能确定如何制造用于电子和光子器件的最高质量材料。研究人员现已开发出一种自主系统，可以识别如何在数小时或数天内合成用于特定应用的“一流”材料。
这种名为 SmartDope 的新系统的开发是为了解决通过“掺杂”增强钙钛矿量子点材料性能的长期挑战。
SmartDope 论文的通讯作者、北卡罗来纳州化学工程系副教授 Milad Abolhasani 解释道：“这些掺杂量子点是半导体纳米晶体，你可以有针对性地向其中引入特定的杂质，从而改变它们的光学和物理化学特性。”州立大学。
“这些特殊的量子点之所以引起人们的兴趣，是因为它们有望用于下一代光伏器件以及其他光子和光电器件，”Abolhasani 说。“例如，它们可以用来提高太阳能电池的效率，因为它们可以吸收太阳能电池不能有效吸收的紫外线波长，并将其转换成太阳能电池能够非常有效地转化为电能的光波长。 ”
然而，虽然这些材料非常有前途，但在开发合成最高质量的量子点的方法方面仍然存在挑战，以便最大限度地提高其将紫外光转换为所需波长的光的效率。
“我们有一个简单的问题，”阿博哈萨尼说。“对于该应用来说，最好的掺杂量子点是什么?但使用传统技术回答这个问题可能需要 10 年时间。因此，我们开发了一个自主实验室，使我们能够在数小时内回答这个问题。”
SmartDope 系统是一个“自动驾驶”实验室。首先，研究人员告诉 SmartDope 需要使用哪些前体化学品，并为其指定一个指定目标。本研究的目标是找到具有最高“量子产率”的掺杂钙钛矿量子点，或者量子点发射的光子(作为透视 或可见波长的光)相对于其吸收的光子(通过紫外光)的最高比率)。
一旦收到初始信息，SmartDope 就会开始自主运行实验。实验在连续流动反应器中进行，当前驱体流经系统并相互反应时，该反应器使用极少量的化学品快速进行量子点合成实验。对于每个实验，SmartDope 都会操纵一组变量，例如： 每种前体材料的相对量;混合这些前体的温度;以及每当添加新前体时给出的反应时间。SmartDope 还可以在每次实验产生的量子点离开流动反应器时自动表征其光学特性。
Abolhasani 表示：“当 SmartDope 收集每个实验的数据时，它会使用机器学习来更新对掺杂量子点合成化学的理解，并告知下一步要进行哪个实验，目标是制造出最好的量子点。” “在流动反应器中自动合成量子点、表征、更新机器学习模型和下一个实验选择的过程称为闭环操作。”
那么，SmartDope 的效果如何?
“此类掺杂量子点的量子产率之前的记录为 130%，这意味着量子点每吸收一个光子就会发射 1.3 个光子，”Abolhasani 说。“运行 SmartDope 一天之内，我们确定了一种合成掺杂量子点的路线，其量子产率为 158%。这是一个重大进步，使用传统的实验技术需要数年时间才能发现。我们一天之内就找到了针对这种材料的一流解决方案。
“这项工作展示了自动驾驶实验室使用流动反应器快速找到化学和材料科学解决方案的力量，”Abolhasani 说。“我们目前正在研究一些令人兴奋的方法来推动这项工作，并且也愿意与行业合作伙伴合作。”
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