Une nouvelle plateforme accélère le développement de matériaux pour la technologie de nouvelle génération
Un nouveau développement de recherche, publié dans Nature Communicationsde l'Université Queen Mary de Londres, ouvre la voie à une découverte plus rapide de nouveaux matériaux perovskites dotés de propriétés intéressantes pour des applications dans les domaines de la communication sans fil et des biocapteurs. Les perovskites sont une classe de matériaux aux utilisations potentielles très diverses, mais le grand nombre de compositions chimiques possibles rend les méthodes de découverte traditionnelles lentes et exigeantes en main-d'œuvre.
Cette recherche, menée par Mojan Omidvar, le professeur Yang Hao et leurs collègues de l'École d'ingénierie électronique et d'informatique, présente une plate-forme automatisée pour le frittage rapide et la caractérisation diélectrique des solutions solides de pérovskite. Cette approche innovante intègre l'apprentissage automatique (ML) pour le criblage des matériaux avec la synthèse robotisée et la caractérisation à haut débit.
« Le processus traditionnel de découverte de nouveaux matériaux à base de pérovskite prend du temps et repose en grande partie sur des expérimentations manuelles », explique Mojan Omidvar, doctorant à l'université Queen Mary de Londres. « Notre plateforme automatisée simplifie considérablement ce processus, nous permettant d'explorer une plus large gamme de compositions et d'identifier des candidats prometteurs en quelques minutes. »
La nouvelle plateforme réduit considérablement les temps de traitement par rapport aux méthodes conventionnelles. Le frittage des matériaux, qui peut prendre des heures avec les techniques traditionnelles, est réalisé en quelques minutes grâce à la nouvelle plateforme. Elle élimine également le besoin d'étapes manuelles telles que la préparation et le réchauffage des échantillons pour la caractérisation, ce qui simplifie encore davantage le flux de travail et réduit les erreurs de mesure associées aux techniques traditionnelles.
De plus, l’intégration du ML permet à la plateforme d’apprendre des résultats expérimentaux et de guider les explorations futures, accélérant ainsi le processus de découverte.
Le professeur Hao souligne l'importance plus large de cette recherche et déclare : « Cette plateforme automatisée représente une avancée significative dans le domaine de la découverte de matériaux. Nous espérons qu'elle accélérera le développement de nouveaux matériaux à base de pérovskite pour diverses applications, des systèmes de communication sans fil de nouvelle génération aux biocapteurs avancés. »