재료 과학 실험 자동화

반도체는 전자 제품에서 운송, 청정 에너지에 이르기까지 모든 것을 뒷받침하는 오늘날 현대 기술의 필수 요소이다. 광범위한 새로운 반도체 재료를 개발하는 것은 재료 과학자들이 이러한 발전을 더욱 발전시키고 새로운 기술 혁신을 창출하기를 희망하는 주요 방법 중 하나이다.

그러나 기존의 재료 연구는 까다롭다. 연구원이 새로운 샘플을 준비하고 분석을 위해 여러 다른 장비를 통해 보내는 "조립 라인"으로 생각할 수 있는 것을 자동화하려는 시도에도 불구하고 현재 워크플로우는 여전히 매우 길다. 관련 데이터를 수집하기 위해 일련의 다른 분석 장비를 통해 보내지기 전에 샘플을 한 번에 하나씩 배치, 정렬 및 보정해야 한다.

현재 MAP 시스템을 개선하기 위해 노스캐롤라이나 주립대학(NC State)의 연구원들은 테스트를 위해 수십 개의 반도체 샘플을 한 번에 준비할 수 있는 새로운 종류의 로봇 플랫폼을 개발하고자 했다. 그들이 구축한 플랫폼을 RoboMapper라고 한다.

"RoboMapper를 사용하면 재료 테스트를 더 빠르게 수행하는 동시에 비용과 에너지 오버헤드를 줄여 전체 프로세스를 더 지속 가능하게 만들 수 있다."고 노스캐롤라이나 주립대학(NC State)의 재료 과학 및 공학 교수인 연구 저자 아람 아마시안(Aram Amassian)이 말했다.

"RoboMapper도 이 프로세스를 자동화하지만 최신 인쇄 기술의 도움으로 재료 샘플을 소형화하여 각 칩에 수십 개의 샘플을 배치한다."라고 아마시안(Amassian)은 설명했다. "여전히 데이터 수집 프로세스의 각 단계를 수행하지만 동시에 여러 재료에 대해 수행하므로 시간과 에너지가 절약된다."

새로운 페로브스카이트 재료의 필요성

새로운 Matter 논문은 대량의 페로브스카이트 재료 샘플을 분석하는 데 RoboMapper의 유용성을 입증하기 위한 개념 증명 연구에 중점을 둔다.

페로브스카이트는 매우 특정한 결정 구조를 가진 계열 재료이다. 다른 나노 기술 응용 프로그램에 대한 큰 잠재력을 보여준 것이다.

여기에서 페로브스카이트는 빛을 흡수하는 데 실리콘보다 우수하기 때문에 에너지 분야에서 일하는 사람들에게 관심이 있다. 즉, 페로브스카이트로 만든 태양 전지(및 더 나아가 전체 크기의 태양 전지 패널)는 빛을 전기로 변환하는 전지의 능력에 해로운 영향을 미치지 않으면서 기존의 실리콘 태양 전지보다 더 얇고 가벼울 수 있다.

그러나 이상하게 운명이 꼬인 페로브스카이트 재료에는 한 가지 큰 문제가 있다. 그들은 강한 빛 아래에서 다소 불안정한 경향이 있다.

아마시안(Amassian)은 “기본적으로 문제는 페로브스카이트 재료가 빛에 노출되면 열화되는 경향이 있어 처음에 바람직하게 만든 특성을 잃는다는 것”이라고 말했다. "우리는 이러한 재료가 안정적이도록 엔지니어링하는 방법을 찾고 있다. 즉, 빛에 노출되더라도 원하는 특성을 오랫동안 유지한다는 의미이다."

RoboMapper, 태양 전지용 신소재 발견

새로운 연구에서 연구원들은 정의된 원소 세트를 사용하여 합금을 만들도록 RoboMapper를 프로그래밍했다. 전체적으로 이 플랫폼은 150개의 고유한 합금 구성을 생성한 다음 소형화된 샘플에 대해 광학 분광법 및 X선 구조 평가를 수행했다.

RoboMapper의 테스트는 어떤 합금이 유리한 페로브스카이트 구조를 갖고 있고 강한 빛 아래에서 안정성을 유지하고 전기를 생성하는 데 필요한 유리한 광학적 및 전자적 특성을 가지고 있는지 알아내는 데 맞춰져 있다.

이 초기 테스트 후 RoboMapper의 결과는 컴퓨터 모델에 입력되어 태양 전지에 대한 최적의 물리적, 광학적 및 전자적 특성 세트를 가져야 하는 특정 합금 구성을 결정했다. 이 이상적인 합금은 두 가지를 모두 테스트하기 전에 전통적인 기술을 사용하여 RoboMapper와 연구원 모두에 의해 생산되었다.

아마시안(Amassian)은 "우리는 이 개념 증명 작업을 위해 우리가 한정한 특정 요소 제품군을 사용하여 목표 밴드 갭에서 가능한 페로브스카이트 합금 세트로부터 가장 안정적인 구성을 신속하게 식별할 수 있다."고 말했다. "RoboMapper를 사용하여 식별한 재료는 태양광 전지 장치에서 빛을 전기로 변환하는 데 더 효율적인 것으로 밝혀졌다."

"이 작업의 다음 단계에는 RoboMapper에서 테스트할 수 있는 잠재적인 합금의 범위를 확장하는 것이 포함된다."라고 아마시안(Amassian)은 말했다. “우리는 광전지 또는 기타 응용 분야를 위한 새로운 재료를 식별하기 위해 업계 파트너와 협력할 수 있다. 또한 해군 연구소의 지원을 받아 우리는 이미 RoboMapper를 사용하여 유기 태양 전지와 인쇄 전자 장치용 재료에 대한 이해를 높이고 있다.”

재료 연구에 대한 보다 친환경적인 접근 방식으로서의 로보틱스

페로브스카이트 실험 외에도 Matter 논문에는 RoboMapper 사용의 환경 영향을 다른 자동화된 MAP 또는 수동 실험과 비교하는 추가 수명 주기 평가도 포함되어 있다.

연구원들은 RoboMapper가 완전 수동 프로세스보다 약 14배 빠르고 다른 자동화된 절차보다 9배 더 빠르다고 판단했다. 로봇 공학을 사용했음에도 불구하고 RoboMapper는 비용 및 에너지 절약을 살펴보는 수명 주기 분석에서도 좋은 결과를 보였다. RoboMapper는 기존 MAP보다 에너지 효율이 18배 더 높았다.

이 논문의 주저자이자 노스캐롤라이나 주립대학(NC State)의 박사 과정 학생인 왕 통후이(Tonghui Wang)은 "이는 탄소 발자국 측면에서 훨씬 더 효율적이고 비용 효율적이며 지속 가능한 신소재 검색을 가능하게 한다."고 말했다. "이전 자동화 기술보다 거의 10배 더 빠르다."

레이 후안 카를로스 대학교와 카르타헤나 기술 대학교의 연구 공동 저자이자 연구원인 환경 경제학자 루시아 세라노-루한은 "특성화가 재료 연구에서 온실 가스 배출의 주요 원인이라는 사실을 발견한 것은 놀라운 일이다."고 덧붙였다. "동일한 칩에 수십 개의 재료를 배치하여 데이터 수집 프로세스를 간소화하는 RoboMapper의 기능은 온실 가스 배출량을 10배로 줄였다."