二维半导体的自主机器人机械去角质技术结合贝叶斯优化

《ACS Nano》：Autonomous Robotic Mechanical Exfoliation of Two-Dimensional Semiconductors Combined with Bayesian Optimization

二维半导体材料的大面积单层制备中，机械剥离法依赖人工操作存在效率低、重复性差的问题。本文提出融合机器人系统和贝叶斯优化的新方法，仅需30次实验（总参数组合的0.25%）即可确定关键工艺参数，显著提升实验效率并实现高质量大面积单层WSe?的稳定制备。

　　

对于层状材料而言，简单的机械剥离方法是制备高质量二维半导体单层结构最常用的方法。然而，人工进行机械剥离是一个极其复杂的过程，涉及众多微观参数，需要操作者投入大量精力，且难以实现高质量、大面积半导体单层结构的高重复性。在此，我们提出了一种结合机器人系统和贝叶斯优化的机械剥离策略。实验证明，通过较少的实验次数，就能在大量参数组合中找到最优的剥离条件。从材料准备到半导体单层的检测，整个机械剥离过程都可以由该机器人系统完成。此外，该机器人系统能够自主地在贝叶斯优化算法提供的海量参数集中探索最优条件。最终，仅通过30次机械剥离实验（占总实验参数条件的0.25%），我们就确定了高效制备大面积WSe₂单层结构的关键参数。