หนึ่งในอุปสรรคของการพัฒนาแผงโซลาร์เซลล์คือการวัด “คุณสมบัติแสง” ของวัสดุใหม่แต่ละชนิดต้องใช้เวลาและแรงงานมหาศาล → นักวิจัย MIT จึงสร้างหุ่นยนต์ที่สามารถวิเคราะห์วัสดุโดยอัตโนมัติ ทั้งการถ่ายภาพ, คำนวณจุดสัมผัส, และวัดการนำไฟฟ้าเมื่อโดนแสง (photoconductance) มันไม่ใช้วิธีแบบเดาสุ่ม — แต่นำความรู้จากนักเคมีและนักวัสดุมาป้อนเข้าโมเดล AI → เพื่อให้หุ่นยนต์ “เลือกจุดที่ควรแตะ” ด้วยวิธี self-supervised learning → แถมยังใช้ path planning แบบสุ่มนิด ๆ เพื่อหาทางเดินที่สั้นที่สุดระหว่างจุดวัดต่าง ๆ ผลลัพธ์คือ → วัดค่าได้มากกว่า 125 จุดต่อชั่วโมง → ในเวลา 24 ชั่วโมง เก็บข้อมูลได้มากกว่า 3,000 จุด → แถมแม่นกว่าวิธี AI แบบเดิมที่เคยใช้ในการค้นหาวัสดุใหม่ เป้าหมายคือการนำหุ่นยนต์นี้ไปใช้กับ “perovskite” — วัสดุโซลาร์เซลล์รุ่นใหม่ที่ราคาถูกแต่มีแนวโน้มประสิทธิภาพสูง → ถ้าแล็บนี้ทำงานได้ดีจริง ก็เท่ากับเปิดทางให้วงการแผงโซลาร์เซลล์พัฒนาเร็วขึ้นหลายเท่าแบบไม่ต้องรอมนุษย์วัดทีละจุดอีกต่อไป! ✅ MIT พัฒนาระบบหุ่นยนต์อัตโนมัติสำหรับวัดคุณสมบัติของวัสดุเซมิคอนดักเตอร์โดยตรง   • ใช้ AI วางจุดสัมผัสและวัด photoconductance   • เหมาะกับวัสดุที่ต้องสัมผัสจริง เช่น perovskite ที่ใช้ในแผงโซลาร์เซลล์ ✅ ระบบมี 3 ส่วนหลัก:   • กล้อง + vision model แยกรูปร่างวัสดุ   • Neural network วางจุดที่ควรวัด → แบบไม่ต้องใช้ข้อมูล training   • Path planner วางแผนเส้นทางเดินให้หุ่นยนต์แตะวัสดุแบบเร็วที่สุด ✅ ความสามารถสูงกว่าเดิม:   • เก็บข้อมูลได้ 125 จุด/ชม. → รวม 3,000 จุดใน 1 วัน   • แม่นยำกว่า AI วิธีเก่า 7 แบบ   • วัดจุดที่บ่งบอกทั้งประสิทธิภาพสูง และจุดที่วัสดุเริ่มเสื่อม ✅ เป้าหมายเพื่อใช้สร้าง “ห้องแล็บอัตโนมัติเต็มรูปแบบ” สำหรับค้นพบวัสดุใหม่ในอนาคต   • ได้รับการสนับสนุนจากหลายองค์กร เช่น First Solar, US DoE, Eni, MathWorks https://www.techspot.com/news/108604-autonomous-mit-robot-helps-discover-better-materials-solar.html