Nel mondo moderno, i materiali policristallini sono onnipresenti e fondamentali per il funzionamento di dispositivi elettronici e celle solari. Tuttavia, la loro complessa struttura microscopica può portare alla formazione di difetti, noti come dislocazioni, che compromettono l’efficienza e le prestazioni di tali dispositivi. La ricerca di metodi per comprendere e controllare queste dislocazioni è quindi di vitale importanza per l’industria e la scienza dei materiali.
Scoperta guidata dall’intelligenza artificiale
Un gruppo di ricercatori dell’Università di Nagoya, in Giappone, ha fatto un passo avanti significativo in questo campo, utilizzando l’intelligenza artificiale (AI) per analizzare i dati di immagini del silicio policristallino, un materiale ampiamente utilizzato nelle celle solari. L’AI ha creato un modello tridimensionale nello spazio virtuale, che ha permesso al team di identificare le aree in cui i cluster di dislocazioni influenzavano le prestazioni del materiale.
Dopo aver individuato le aree dei cluster di dislocazioni, i ricercatori hanno utilizzato la microscopia elettronica e calcoli teorici per comprendere come queste aree si formassero. Hanno rivelato la distribuzione dello stress nella struttura cristallina e hanno trovato strutture a gradini ai confini tra i grani cristallini. Queste strutture sembrano causare dislocazioni durante la crescita del cristallo. “Abbiamo trovato una nanostruttura speciale nei cristalli associata a dislocazioni nelle strutture policristalline”, ha affermato il professor Noritaka Usami, leader del team di ricerca.
Implicazioni per la scienza della crescita dei cristalli
Oltre alle implicazioni pratiche, questo studio potrebbe avere importanti conseguenze per la scienza della crescita e deformazione dei cristalli. Il modello di Haasen-Alexander-Sumino (HAS) è un quadro teorico influente utilizzato per comprendere il comportamento delle dislocazioni nei materiali. Tuttavia, Usami ritiene che abbiano scoperto dislocazioni che il modello HAS non aveva previsto.
Nuove intuizioni sull’arrangiamento degli atomi
Un’altra sorpresa è seguita poco dopo, quando il team ha calcolato l’arrangiamento degli atomi in queste strutture, trovando inaspettatamente grandi tensioni di legame lungo il bordo delle strutture a gradini che innescavano la generazione di dislocazioni.
Come spiegato da Usami, ”Come esperti che studiano questo campo da anni, siamo rimasti stupiti ed entusiasti di vedere finalmente la prova della presenza di dislocazioni in queste strutture. Suggerisce che possiamo controllare la formazione di cluster di dislocazioni controllando la direzione in cui si diffonde il confine.”
Conclusione e implicazioni future
“Attraverso l’informatica dei materiali policristallini, che combina esperimenti, teoria e AI, abbiamo reso possibile per la prima volta questa chiarificazione dei fenomeni nei materiali policristallini complessi”, ha continuato Usami. “Questa ricerca illumina il percorso verso l’istituzione di linee guida universali per materiali ad alte prestazioni e si prevede che contribuirà alla creazione di materiali policristallini innovativi. L’impatto potenziale di questa ricerca si estende oltre le celle solari a tutto, dalle ceramiche ai semiconduttori. I materiali policristallini sono ampiamente utilizzati nella società, e il miglioramento delle prestazioni di questi materiali ha il potenziale per rivoluzionare la società.”
Riferimento: “Multicrystalline Informatics Applied to Multicrystalline Silicon for Unraveling the Microscopic Root Cause of Dislocation Generation” di Kenta Yamakoshi, Yutaka Ohno, Kentaro Kutsukake, Takuto Kojima, Tatsuya Yokoi, Hideto Yoshida, Hiroyuki Tanaka, Xin Liu, Hiroaki Kudo e Noritaka Usami, 2 dicembre 2023, Advanced Materials. DOI: 10.1002/adma.202308599