据美国麻省理工学院2025年7月4日消息，该学院的研究团队开发出一种全自动机器人系统，可显著加快新型半导体材料的性能分析与测试速度，有助于加速高性能半导体材料研发、特别是太阳能电池的研发进程，为下一代高效、环保电子器件的诞生铺平道路。相关研究成果已发表于《科学进展》期刊上。

该机器人系统的创新之处在于将机器人技术、机器学习以及材料科学知识进行了有机结合。研究团队将人类专家的经验融入机器学习模型中，使机器人能自主判断探针接触材料的最佳位置，从而获得最丰富的信息。此外，研究人员还给机器人配备了路径规划算法，以快速确定在不同接触点之间移动的最优路线，提升测量效率。

在检测过程中，首先，机器人摄像头对载玻片上的材料图像进行拍摄。随后，机器人利用计算机视觉技术将图像分割为多个区域，并将其输入一个特别设计的神经网络模型中。该模型融合了材料科学家和化学家的专业知识，能根据样品的形状和成分，识别出最佳的探针接触点。最后，机器人在24小时内完成了3000多次独特的光电导检测，平均每次检测耗时不超过30秒，和人工操作相比堪称神速。

信息来源：

https://news.mit.edu/2025/robotic-probe-quickly-measures-key-properties-new-materials-0704

https://digitalpaper.stdaily.com/http_www.kjrb.com/kjrb/html/2025-07/08/content_591167.htm?div=-1