Aprendizado de máquina fornece medições atômicas ultrarrápidas da célula solar de perovskit

21 de jul. de 2019
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Pesquisadores do Oak Ridge National Laboratory, nos Estados Unidos, desenvolveram uma nova técnica para medições de alta velocidade de tensão em nível atômico, usando aprendizado de máquina.

A técnica tem sido usada para mapear a dinâmica de tensão superficial de uma célula #solar de #perovskita pela primeira vez.

Os pesquisadores desenvolveram uma técnica para fazer medições ultra-rápidas usando microscopia de força atômica, que anteriormente só podia investigar estruturas e funções de materiais lentos ou estáticos.

No AFM, uma sonda de varredura mapeia a superfície de um material e captura propriedades físicas e químicas, mas a sonda demora a responder ao que detecta.

Em vez disso, a técnica de recuperação de força rápida ORNL usa #algoritmos avançados de aprendizado de máquina para analisar o movimento instantâneo da ponta para produzir imagens de alta resolução 3.500 vezes mais rápido do que os métodos de detecção padrão do #AFM.

Essa nova abordagem pode sondar processos rápidos, como a filtragem de carga, o transporte iônico e os fenômenos eletroquímicos, que antes eram inacessíveis com o AFM tradicional, disse Liam Collins, da ORNL.

A técnica tem sido usada para mapear a dinâmica da tensão superficial da migração iônica induzida por um campo elétrico em uma célula solar de #perovskita (mostrada abaixo).