人工智能可以帮助科学家制造太阳能电池
2019年12月17日 由 TGS 发表
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人工智能可能正是加速太阳能电池喷涂技术的东西,这将彻底改变消费者使用能源的方式。一个研究小组已经使用机器学习,即用人工智能来优化用于制造钙钛矿太阳能电池(PSC)的材料。PSC中使用的有机-无机卤化物钙钛矿材料将光伏电能转化为可消耗能源。
中佛罗里达大学的一个研究小组,使用机器学习进行了上述太阳能电池的研究。钙钛矿可在固态或液态下加工,具有非常大的灵活性,用这种材料在桥梁、房屋和摩天大楼上喷漆,然后捕捉光线,将其转化为能量,并将其输入电网,是一个非常可行的设想。
迄今为止,太阳能电池行业一直依赖于硅,主要原因是它的效率很高。但那是有限制的老技术。钙钛矿可以攻克这个限制,然而使用钙钛矿却也有一个很大的障碍,它很难制成可用且稳定的材料。
科学家们花了很多时间,试图找到正确的配方,使它们具备所有的好处且摒弃缺点。这,就是人工智能的用武之地。
这个团队的工作具有很大意义,发表于12月13日《先进能源材料》杂志的封面故事。该团队审查了2000多份关于钙钛矿的同行评议出版物,收集了300多个数据点,然后将其输入他们创建的人工智能系统。该系统能够分析信息,并预测哪种钙钛矿配方最有效。
“我们的研究结果表明,机器学习工具可以用来制作钙钛矿材料,并研究开发高效PSCs背后的物理学原理。”该研究的第一作者、与多个机构合作的纳米科学技术中心副教授贾扬·托马斯表示,“我们的实验证明,这可以作为设计新材料的指南。”
如果这一模型被证实,就意味着研究人员可以找到建立世界标准的最佳公式。研究人员说,在我们的一生中,可能会出现喷淋式太阳能电池,“这是一个很有前途的发现,因为我们使用来自真实实验的数据来预测,并从理论计算中得到一个类似的趋势,这对PSCs来说是新的。此外,我们还预测了用不同的带隙钙钛矿制作PSC的最佳配方。在过去的10年里,钙钛矿一直都是个热门的研究话题,我们认为,我们确实有一些东西,可以推动相关研究的进步。”