研究人员开发了SmartDope，这是一种能够快速识别电子和光子器件最佳材料的自主系统，解决了量子点合成中长期存在的挑战。SmartDope是一个自动驾驶实验室，在连续流动反应器中进行实验，并利用机器学习来优化量子点的生产。在短短一天内，它就超过了之前的量子产量记录，展示了自动驾驶实验室在加速材料科学方面的潜力。资料来源:北卡罗来纳州立大学Milad Abolhasani
智能涂料，一辆汽车命名系统，加速电子材料合成Nic器件，在一天内实现量子产率记录，演示展示其革命的潜力纳米材料科学。
要确定如何制造出用于电子和光子器件的最高质量的材料，可能需要多年的实验室工作。研究人员现在已经开发出一种自主系统，可以在几小时或几天内确定如何合成“同类最佳”材料，用于特定的应用。
解决掺杂量子点的挑战
这个名为SmartDope的新系统是为了解决一个长期存在的挑战，即通过“掺杂”来增强钙钛矿量子点材料的性能。
“这些掺杂的量子点是半导体纳米晶体，你以一种有针对性的方式引入了特定的杂质，这会改变它们的光学和物理化学性质，”Milad Abolhasani解释说，他是SmartDope论文的通讯作者，也是北卡罗来纳州立大学化学工程副教授。
Abolhasani说:“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设备和其他光子和光电子设备。”“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无法有效吸收的紫外线波长，并将其转化为太阳能电池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，但在开发合成尽可能高质量的量子点的方法以最大限度地提高其将紫外光转换为所需波长的光的效率方面存在挑战。
“我们有一个简单的问题，”Abolhasani说。“对于这种应用来说，最好的掺杂量子点是什么?”但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，可以在几个小时内回答这个问题。”
自动驾驶实验室
SmartDope系统是一个“自动驾驶”实验室。首先，研究人员告诉SmartDope要使用哪些前体化学物质，并给它一个指定的目标。这项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(作为红外或可见光波长的光)相对于它吸收的光子(通过紫外线)的最高比例。
一旦接收到初始信息，SmartDope就会开始自主运行实验。实验在连续流动反应器中进行，使用极少量的化学物质快速进行量子点合成实验，因为前体流过系统并相互反应。对于每个实验，SmartDope都会对一系列变量进行操作，例如:每种前体材料的相对量;混合这些前体的温度;以及每次加入新前体的反应时间。SmartDope还描述了每个实验产生的量子点在离开流动反应器时的光学特性。
Abolhasani说:“随着SmartDope收集每个实验的数据，它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，目标是尽可能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选择下一个实验的过程被称为闭环操作。”
结果与结论
那么，SmartDope的效果如何呢?
“这类掺杂量子点的量子产率之前的记录是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。“在运行SmartDope的一天内，我们确定了一条合成掺杂量子点的路线，产量率达到158%。这是一个重大的进步，使用传统的实验技术需要数年时间才能找到。我们在一天之内就为这种材料找到了一流的解决方案。
Abolhasani说:“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能力。”“我们目前正在研究一些令人兴奋的方法来推进这项工作，也愿意与行业合作伙伴合作。”
这篇论文发表在《先进能源材料》杂志上。
参考文献:“智能掺杂:加速掺杂钙钛矿量子点发展的自驾驶流体实验室”，作者:Fazel Bateni, Sina Sadeghi, Negin Orouji, Jeffrey A. Bennett, Venkat S. Punati, Christine Stark, Junyu Wang, Michael C. Rosko, Ou Chen, Felix N. Castellano, Kristofer G. Reyes和Milad Abolhasani, 2023年11月12日，先进能源材料。DOI: 10.1002 / aenm.202302303
该论文的共同第一作者是北卡罗来纳州立大学的博士生Fazel Bateni和Sina Sadeghi。该论文由北卡州立大学的博士生Negin Orouji和Michael Rosko共同撰写;北卡罗来纳州立大学博士后研究员杰弗里·贝内特;Venkat Punati是北卡罗来纳州立大学的硕士生;克里斯汀·斯塔克(Christine Stark)是北卡罗来纳州立大学的本科生;Felix Castellano，晚安创新在北卡州立大学化学杰出主席;布朗大学王俊宇、陈鸥;以及布法罗大学的克里斯托弗·雷耶斯。
这项工作得到了美国国家科学基金会的支持，资助号为1940959;北卡罗来纳大学研究机会倡议;以及Dreyfus化学科学与工程机器学习项目(编号ML-21-064)。
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