A máquina de descoberta de células solares

Com a ajuda de cristais conhecidos como perovskitas, as células solares estão cada vez mais quebrando recordes na forma como convertem a luz solar em eletricidade. Agora, um novo sistema automatizado poderia fazer com que esses registros caíssem ainda mais rápido. O RoboMapper da Universidade Estadual da Carolina do Norte pode analisar o desempenho das perovskitas em células solares, usando cerca de um décimo a um quinquagésimo do tempo, custo e energia do trabalho manual ou de plataformas robóticas anteriores, dizem seus inventores.

As células solares mais comuns usam silício para converter luz em eletricidade. Esses dispositivos estão se aproximando rapidamente do limite teórico de eficiência de conversão de 29,4%; as modernas células solares de silício comerciais atingem agora eficiências de mais de 24%, e a melhor célula de laboratório tem uma eficiência de 26,8%.

Uma estratégia para aumentar a eficiência de uma célula solar é empilhar dois materiais diferentes que absorvem luz em um único dispositivo. Este método tandem aumenta o espectro de luz solar que a célula solar pode captar. Uma abordagem comum com células tandem é usar uma célula superior feita de perovskitas para absorver luz visível de maior energia e uma célula inferior feita de silício para raios infravermelhos de menor energia. No ano passado, os cientistas revelaram as primeiras células solares tandem de perovskita-silício a ultrapassar o limite de eficiência de 30 por cento, e no mês passado outro grupo relatou o mesmo marco.

A pesquisa de materiais convencionais faz com que os cientistas preparem uma amostra em um chip e depois passem por várias etapas para examiná-la usando diferentes instrumentos. Os esforços de automação existentes “tendem a emular fluxos de trabalho humanos – tendemos a processar materiais um parâmetro de cada vez”, diz Aram Amassian, cientista de materiais da Universidade Estadual da Carolina do Norte, em Raleigh.

A maior redução do impacto ambiental do RoboMapper veio da melhoria da eficiência energética durante os testes.

No entanto, a análise genética e farmacêutica moderna muitas vezes atinge um alto rendimento colocando dezenas de amostras em cada placa e examinando-as todas de uma vez. O RoboMapper também segue essa estratégia, utilizando técnicas de impressão para miniaturizar as amostras de materiais.

“Nós nos beneficiamos muito da interoperabilidade do hardware com a biologia e a química, como no manuseio de líquidos”, diz Amassian. No entanto, para o RoboMapper, Amassian e sua equipe tiveram que desenvolver novos protocolos para lidar com materiais de perovskita e experimentos de caracterização diferentes daqueles encontrados na automação química. “Um desenvolvimento específico que tivemos que fazer foi garantir que os instrumentos de caracterização pudessem lidar com a alta densidade de materiais em um chip com automação. Isso exigiu um pouco de engenharia tanto do lado do hardware quanto do software.”

Uma chave para economizar tempo, energia, material e dinheiro foi reduzir o tamanho da amostra por um fator de 1.000. “O tamanho da impressão é da ordem de 50 a 150 [micrômetros], enquanto a maioria das outras ferramentas cria amostras da ordem de centímetros”, diz Amassian. “Normalmente, imprimimos volumes de picolitros a nanolitros, enquanto outras plataformas imprimem ou revestem microlitros.”

Nos primeiros testes do RoboMapper, os cientistas analisaram 150 composições diferentes de perovskita. Ao todo, o RoboMapper teve 12% do custo, foi nove vezes mais rápido e 18 vezes mais eficiente em termos de energia do que outras plataformas robóticas. E foi 2% mais caro, 14 vezes mais rápido e 26 vezes mais eficiente em termos energéticos do que o trabalho manual.

“Decidimos construir um robô que possa gerar grandes bibliotecas de materiais para que possamos construir conjuntos de dados para treinar modelos de IA no futuro”, diz Amassian. Tal IA poderia então prever quais estruturas de perovskita terão melhor desempenho.

Universidade Estadual da Carolina do Norte

Os pesquisadores se concentraram na estabilidade das perovskitas, que é um grande desafio quando se trata de células tandem. As perovskitas tendem a degradar-se quando expostas à luz, perdendo as propriedades que as tornaram desejáveis, explica Amassian.

Os cientistas analisaram a estrutura da perovskita, as propriedades eletrônicas e a estabilidade em resposta à luz intensa usando microscopia óptica, mapeamento de espectroscopia de microfotoluminescência e mapeamento de espalhamento de raios X de grande angular baseado em síncrotron. Esses dados experimentais foram então usados ​​para desenvolver modelos computacionais que identificaram uma composição específica que os pesquisadores previram que teria a melhor combinação de atributos.