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



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).



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