![]()
বিজ্ঞানীরা নতুন অর্ধপরিবাহী পদার্থ আবিষ্কার করার চেষ্টা করছেন যা সৌর কোষ এবং অন্যান্য ইলেকট্রনিক্সের কার্যকারিতা বাড়াতে পারে। কিন্তু উদ্ভাবনের গতি যে গতিতে গবেষকরা ম্যানুয়ালি গুরুত্বপূর্ণ শারীরিক বৈশিষ্ট্য পরিমাপ করতে পারেন তার দ্বারা সীমাবদ্ধ।
এমআইটি গবেষকদের দ্বারা তৈরি একটি সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত রোবোটিক সিস্টেম জিনিসগুলিকে গতি দিতে পারে।
তাদের সিস্টেম ফটোকন্ডাক্ট্যান্স নামক একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈদ্যুতিক সম্পত্তি পরিমাপ করতে একটি রোবোটিক প্রোব ব্যবহার করে, যা আলোর উপস্থিতির জন্য একটি উপাদান কতটা বৈদ্যুতিকভাবে প্রতিক্রিয়াশীল তা পরিমাপ করে।
গবেষকরা মানব বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে উপকরণ-বিজ্ঞান-ডোমেন জ্ঞানকে একটি মেশিন-লার্নিং মডেলে ইনজেক্ট করে যা রোবটের সিদ্ধান্ত গ্রহণকে গাইড করে। এটি রোবটটিকে তার ফটোকন্ডাক্টেন্স সম্পর্কে সর্বাধিক তথ্য পেতে প্রোবের সাথে একটি উপাদানের সাথে যোগাযোগ করার জন্য সর্বোত্তম অবস্থানগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম করে, যখন একটি বিশেষ পরিকল্পনা প্রক্রিয়া যোগাযোগের পয়েন্টগুলির মধ্যে স্থানান্তর করার দ্রুততম উপায় খুঁজে পায়।
24-ঘন্টা পরীক্ষার সময়, সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত রোবোটিক প্রোবটি প্রতি ঘন্টায় 125টিরও বেশি অনন্য পরিমাপ নিয়েছে, অন্যান্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-ভিত্তিক পদ্ধতির তুলনায় অধিক নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতার সাথে।
বিজ্ঞানীরা নতুন সেমিকন্ডাক্টর উপকরণগুলির গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলিকে যে গতিতে চিহ্নিত করতে পারেন তা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি করে, এই পদ্ধতিটি আরও শক্তি-উৎপাদনকারী সৌর প্যানেলগুলির বিকাশকে জ্বালানী দিতে পারে।
“আমি এই কাগজটিকে অবিশ্বাস্যভাবে উত্তেজনাপূর্ণ বলে মনে করি কারণ এটি স্বায়ত্তশাসিত, যোগাযোগ-ভিত্তিক চরিত্রায়ন পদ্ধতির একটি পথ প্রদান করে। একটি উপাদানের প্রতিটি গুরুত্বপূর্ণ সম্পত্তি একটি যোগাযোগহীন উপায়ে পরিমাপ করা যায় না। আপনার যদি আপনার নমুনার সাথে যোগাযোগ করার প্রয়োজন হয়, আপনি চান যে এটি দ্রুত হোক এবং আপনি প্রাপ্ত তথ্যের পরিমাণকে সর্বাধিক করতে চান,” বলেছেন টনিও বুওনাসিসি, প্রফেসর অফ মেচানিক্যাল সিস্টেম অফ ইঞ্জিন ও প্রফেসর
তার সহ-লেখকদের মধ্যে প্রধান লেখক আলেকজান্ডার (অ্যালেক্স) সিম্যান, একজন স্নাতক ছাত্র; পোস্টডক্স বসিতা দাস এবং কাঙ্গিউ জি; এবং স্নাতক ছাত্র Fang Sheng. টাস্ক আজ উপস্থিত হয় বিজ্ঞানের অগ্রগতি.
যোগাযোগ করা
2018 সাল থেকে, বুওনাসির গবেষণাগারের গবেষকরা সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত পদার্থ আবিষ্কারের পরীক্ষাগারের দিকে কাজ করছেন। তিনি সম্প্রতি নতুন পেরোভস্কাইট আবিষ্কারের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছেন, সৌর প্যানেলের মতো ফটোভোলটাইক্সে ব্যবহৃত অর্ধপরিবাহী পদার্থের একটি শ্রেণি।
পূর্বের কাজে, তারা পেরোভস্কাইট উপকরণের অনন্য সমন্বয় দ্রুত সংশ্লেষিত এবং মুদ্রণ করার কৌশল তৈরি করেছিল। তিনি কিছু গুরুত্বপূর্ণ শারীরিক বৈশিষ্ট্য নির্ধারণের জন্য ইমেজিং-ভিত্তিক পদ্ধতিও ডিজাইন করেছিলেন।
কিন্তু ফটোকন্ডাক্ট্যান্স সবচেয়ে নিখুঁতভাবে উপাদানের উপর একটি প্রোব স্থাপন, আলো জ্বলে এবং বৈদ্যুতিক প্রতিক্রিয়া পরিমাপের দ্বারা চিহ্নিত করা হয়।
“আমাদের পরীক্ষামূলক পরীক্ষাগারকে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব এবং সঠিকভাবে কাজ করার অনুমতি দেওয়ার জন্য, আমাদের এমন একটি সমাধান নিয়ে আসতে হয়েছিল যা পুরো প্রক্রিয়াটি চালানোর জন্য সময় কমিয়ে সর্বোত্তম পরিমাপ তৈরি করবে,” সিমেন বলেছেন।
এটি করার জন্য একটি স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমে মেশিন লার্নিং, রোবোটিক্স এবং পদার্থ বিজ্ঞানকে একীভূত করতে হবে।
শুরু করার জন্য, রোবোটিক সিস্টেমটি তার অনবোর্ড ক্যামেরা ব্যবহার করে একটি স্লাইডের ছবি তোলার জন্য যার উপর পেরোভস্কাইট উপাদান মুদ্রিত হয়।
তারপরে এটি সেই চিত্রটিকে সেগমেন্টে কাটার জন্য কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করে, যা বিশেষভাবে রসায়নবিদ এবং পদার্থ বিজ্ঞানীদের ডোমেন দক্ষতা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য ডিজাইন করা একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলে খাওয়ানো হয়।
“এই রোবটগুলি আমাদের ক্রিয়াকলাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে পারে, তবে লুপের মধ্যে একজন মানুষ থাকাও গুরুত্বপূর্ণ। আমাদের রোবটগুলিতে এই রাসায়নিক বিশেষজ্ঞদের সমৃদ্ধ জ্ঞান প্রয়োগ করার যদি আমাদের কাছে ভাল উপায় না থাকে তবে আমরা নতুন উপকরণ আবিষ্কার করতে সক্ষম হব না,” সিমেন বলেছেন।
নমুনার আকার এবং এর উপাদান গঠনের উপর ভিত্তি করে প্রোবের জন্য যোগাযোগের সর্বোত্তম বিন্দু নির্ধারণ করতে মডেলটি এই ডোমেন জ্ঞান ব্যবহার করে। এই যোগাযোগের পয়েন্টগুলিকে একটি পথ পরিকল্পনাকারীর মধ্যে খাওয়ানো হয় যা তদন্তাধীন সমস্ত পয়েন্টগুলিতে পৌঁছানোর সবচেয়ে কার্যকর উপায় খুঁজে পায়।
এই মেশিন-লার্নিং পদ্ধতির অভিযোজনযোগ্যতা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ কারণ মুদ্রিত নমুনাগুলির অনন্য আকার রয়েছে গোলাকার ফোঁটা থেকে জেলিবিন-সদৃশ কাঠামো পর্যন্ত।
“এটি প্রায় বরফের কিউব পরিমাপের মতো – দুটি অভিন্ন টুকরো পাওয়া কঠিন,” বলেছেন বুওনাসি৷
একবার পাথ প্ল্যানার সংক্ষিপ্ততম পথটি খুঁজে পেলে, এটি রোবটের মোটরগুলিতে সংকেত পাঠায়, যা প্রোবকে ম্যানিপুলেট করে এবং প্রতিটি যোগাযোগ বিন্দুতে দ্রুত পরিমাপ করে।
এই পদ্ধতির গতির চাবিকাঠি হল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলির স্ব-তত্ত্বাবধান করা প্রকৃতি। মডেলটি সরাসরি নমুনা ছবিতে সর্বোত্তম যোগাযোগ বিন্দু নির্ধারণ করে – লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটার প্রয়োজন ছাড়াই।
গবেষকরা পথ পরিকল্পনা প্রক্রিয়া উন্নত করে সিস্টেমের গতি বাড়িয়েছেন। তারা দেখেছে যে অ্যালগরিদমে অল্প পরিমাণ শব্দ বা এলোমেলোতা যোগ করা এটিকে সবচেয়ে ছোট পথ খুঁজে পেতে সাহায্য করেছে।
“আমরা যখন স্বায়ত্তশাসিত পরীক্ষাগারগুলির এই যুগে অগ্রসর হচ্ছি, আপনার সত্যিই এই তিনটি দক্ষতার প্রয়োজন – হার্ডওয়্যার উত্পাদন, সফ্টওয়্যার এবং পদার্থ বিজ্ঞানের বোঝা – একটি একক দলে একসাথে আসা যাতে আপনি দ্রুত উদ্ভাবন করতে পারেন৷ এবং এটি এখানে গোপন সসের অংশ,” বুওনাসি বলেছেন৷
সমৃদ্ধ ডেটা, দ্রুত ফলাফল
একবার তারা স্থল থেকে সিস্টেমটি তৈরি করার পরে, গবেষকরা প্রতিটি উপাদান পরীক্ষা করেছিলেন। তাদের ফলাফলগুলি দেখিয়েছে যে নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলটি অন্যান্য সাতটি এআই-ভিত্তিক পদ্ধতির তুলনায় কম গণনা সময়ের সাথে যোগাযোগের পয়েন্টগুলিকে আরও ভাল খুঁজে পেয়েছে। তদ্ব্যতীত, পথ পরিকল্পনা অ্যালগরিদম ধারাবাহিকভাবে অন্যান্য পদ্ধতির তুলনায় ছোট পথ পরিকল্পনা খুঁজে পেয়েছে।
যখন তারা একটি সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত 24-ঘন্টা পরীক্ষা চালানোর জন্য সমস্ত টুকরো একসাথে রাখে, তখন রোবোটিক সিস্টেমটি প্রতি ঘন্টায় 125 এর বেশি হারে 3,000টিরও বেশি অনন্য ফটোকন্ডাক্টেন্স পরিমাপ পরিচালনা করে।
তদ্ব্যতীত, এই সুনির্দিষ্ট পরিমাপ পদ্ধতির দ্বারা প্রদত্ত বিশদ স্তর গবেষকদের উচ্চ ফটোকন্ডাক্টেন্সের পাশাপাশি উপাদানের অবক্ষয়ের ক্ষেত্রগুলিকে চিহ্নিত করতে সক্ষম করে।
“মানুষের দিকনির্দেশনার প্রয়োজন ছাড়াই এই ধরনের সমৃদ্ধ ডেটা সংগ্রহ করতে সক্ষম হওয়া, যা এত দ্রুত গতিতে ক্যাপচার করা যায়, নতুন উচ্চ-কার্যক্ষমতাসম্পন্ন সেমিকন্ডাক্টরগুলি আবিষ্কার করতে এবং বিকাশ করতে সক্ষম হওয়ার দরজা খুলতে শুরু করে, বিশেষ করে সৌর প্যানেলের মতো টেকসই অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য,” সিমান বলেছেন।
গবেষকরা এই রোবোটিক সিস্টেমে নির্মাণ চালিয়ে যেতে চান কারণ তারা উপাদান আবিষ্কারের জন্য একটি সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত পরীক্ষাগার তৈরি করার চেষ্টা করছেন।
এই কাজটি আংশিকভাবে ফার্স্ট সোলার, এমআইটি এনার্জি ইনিশিয়েটিভ, ম্যাথওয়ার্কস, ইউনিভার্সিটি অফ টরন্টো অ্যাক্সিলারেশন কনসোর্টিয়াম, ইউএস ডিপার্টমেন্ট অফ এনার্জি এবং ইউএস ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশনের মাধ্যমে সমর্থিত।