Afgestudeerde studenten Eunice Aissi en Alexander Siemenn, SM ’21, die rapporteerden over hun werk met collega’s, waaronder professor werktuigbouwkunde Toni Buonassisi, gebruikten de techniek om perovskieten te analyseren, materialen die veelbelovend zijn voor zonnecellen, maar de neiging hebben snel af te breken. Ongeveer zeventig monsters – elk met een iets andere samenstelling – werden op één dia geplaatst en vervolgens gescand door een hyperspectrale camera, die veel rijkere visuele informatie vastlegt dan mensen kunnen verwerken. Met deze gegevens kon een van de algoritmen die ze ontwikkelden de bandafstand voor drie monsterglaasjes in een totaal van zes minuten berekenen – een proces dat een menselijke expert meerdere dagen zou kosten.
Om de stabiliteit te testen plaatste het team de objectglaasjes in een kamer waar ze de omstandigheden varieerden, zoals vochtigheid, temperatuur en blootstelling aan licht. Ze fotografeerden de monsters twee uur lang elke 30 seconden met een standaardcamera en gebruikten een ander algoritme om te beoordelen hoe ze in de loop van de tijd van kleur veranderden, waarmee ze de mate aangaven waarin ze in verschillende omgevingen verslechterden. Het duurde 20 minuten om 48.000 afbeeldingen te analyseren.
Het uiteindelijke doel is een autonoom laboratorium, zegt Aissi: ‘Het hele systeem zou ons in staat stellen de computer een materiaalprobleem te geven, potentiële verbindingen te voorspellen en vervolgens 24 uur per dag, 7 dagen per week te werken om die voorspelde materialen te maken en te karakteriseren totdat we tot de gewenste oplossing komen. .”