A visão automatizada acelera o processo de descoberta de materiais, encurtando o caminho da ideia à aplicação.

Uma equipa de investigadores desenvolveu um método baseado em visão computacional que automatiza a caracterização de novos materiais eletrónicos. Utilizando imagem avançada — hiperespectral e RGB — a invenção identifica propriedades fundamentais como a largura da banda e a estabilidade com mais de 96% de precisão. Esta abordagem substitui os processos manuais e lentos usados tradicionalmente na análise de semicondutores, produzindo resultados 85 vezes mais rápidos. Foi aplicada com sucesso a amostras impressas de perovskitas, um material promissor para células solares de nova geração.

Esta inovação poderá transformar a forma como os materiais são descobertos e avaliados. Combinando aprendizagem automática com imagem ótica, o sistema integra-se numa cadeia totalmente automatizada onde os materiais podem ser sintetizados, analisados e otimizados com intervenção humana mínima. Os criadores da técnica pretendem acelerar o progresso em áreas como energia solar, eletrónica e materiais sustentáveis, permitindo laboratórios a funcionar 24 horas por dia, superando bloqueios e encurtando o caminho da ideia à aplicação prática.