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太陽能電池是通過光電效應或者光化學效應直接把光能轉化成電能的裝置。只要被光照到，瞬間就可輸出電壓及電流。以光電效應工作的薄膜式太陽能電池為主流，而以光化學效應工作的濕式太陽能電池則還處于萌芽階段。當電力、煤炭、石油等不可再生能源頻頻告急，能源問題日益成為制約社會經濟發展的瓶頸時，越來越多的國家開始實行“陽光計劃”，開發太陽能資源，尋求經濟發展的新動力。歐洲一些高水平的核研究機構也開始轉向可再生能源。
據悉，2018年7月，加拿大溫哥華不列顛哥倫比亞大學的材料科學家柯蒂斯·柏林蓋特開始意識到，自己關于改進太陽能電池關鍵材料的研究，潛在的調整變量數量繁多，不同變量可產生千萬種可能。比如加入微量金屬和其他添加劑可以改變加熱和干燥時間。于是，她開始決定將快速測試迭代工作外包給由人工智能算法監督的單臂機器人。
在舉行的一場材料研究協會(MRS)的會議上，柏林蓋特表示這款機器人，它簡直幫了大忙：該系統迅速適應了配方和加熱條件，從而創造了理想的太陽能電池無缺陷薄膜。“機器人可混合不同溶液，并將其澆筑成薄膜，再進行熱處理或后續步驟。(這個過程)過去需要耗掉我們9個月的時間，現在卻只需要5天。”
其他材料科學家也報告說，這種“閉環”系統取得了成功，該系統將自動化方面的新進展與AI結合在一起，從而指導實驗應如何進行。其他領域的藥物開發商，遺傳學家和研究人員已經融合了AI和機器人來設計和進行實驗，但是材料科學家卻落后了。事實上，材料學家們完全可以對DNA合成器進行編程以進行“靈活組合”，但由于沒有單一的方法可以合成，處理或表征材料，這使得開發可以由AI指導的自動化系統的指數復雜得多。
AI亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。如今人工智能機器人可以提供幫助，機器人可以混合數十種不同的材料配方(這些配方有細微差別)，再將不同配方產生的材料放在單個晶片或其他材料上進行處理和測試。
(原標題：人工智能機器人幫助開發太陽能電池中的關鍵材料)
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