Przełom w perowskitach. Pomogła sztuczna inteligencja
Australijscy naukowcy pracują nad usprawnieniem procesu produkcji perowskitowych ogniw fotowoltaicznych. Postarali się o usunięcie błędów ludzkich, korzystając do tego celu z pomocy sztucznej inteligencji.
Naukowcy z Centre of Excellence w Królewskiego Instytutu Technologii w Melbourne (RMIT University), Monash University, oraz z australijskiej krajowej agencji naukowej CSIRO pracują nad rozwojem perowskitowych ogniw fotowoltaicznych. Satysfakcjonujące wyniki udaje im się osiągać dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji.
O perowskitach w Polsce stało się głośno, gdy wrocławska firma Saule Technologies ogłosiła, że będzie je produkować. Temat z czasem nieco ucichł, ale w świecie fotowoltaiki perowskity nadal cieszą się dużą popularnością. Naukowcy chcą opracować możliwie wydajny i trwały wariant tych cienkowarstwowych, elastycznych ogniw, które zdaniem redakcji serwisu pv magazine mogą stanowić przyszłość branży fotowoltaicznej. Mogą one znaleźć zastosowanie m.in. w rozwoju elektromobilności, a także w dziedzinie zasilania czujników czy laserów.
Dalsza część artykułu pod materiałem wideo
Korzystając z pomocy sztucznej inteligencji, naukowcy zdołali stworzyć ogniwa perowskitowe o sprawności konwersji energii na poziomie 16,9 proc. Jest to najwyższy wynik, który udało się osiągnąć w powtarzalnym procesie produkcyjnym.
- Powtarzalna efektywność konwersji mocy na poziomie 16,9 proc. jest lepsza, niż nieodtwarzalne 30 proc. – wyjaśniła dr Nastaran Meftahi, główny autor badania, które właśnie zostało opublikowane w Advanced Energy Materials.
- Osiągnęliśmy metodę szybkiego i powtarzalnego wytwarzania i testowania nowych ogniw słonecznych, w ramach której każde pokolenie uczy i usprawnia się na podstawie poprzedniego – dodaje.
Naukowcy podkreślają, że najważniejsze jest to, że model uczenia maszynowego stanowi punkt wyjścia do dalszej optymalizacji, zarówno pod kątem wydajności, jak i stabilności konwersji mocy.
- Chcemy współpracować z partnerami z branży w celu dalszego testowania i prototypowania naszej pracy, aby można było ją ewentualnie skomercjalizować w szeregu zastosowań – mówi dr Nastaran Meftahi.
