Совместная работа учёных из Института нанотехнологий KIT и Института Гельмгольца в Эрланген-Нюрнберге (HI ERN) привела к открытию материала с практически рекордной эффективностью преобразования солнечной энергии в 26,2%.
«Всего за 150 целенаправленных экспериментов нам удалось достичь результата, который иначе потребовал бы проведения сотен тысяч опытов. Разработанная нами методика открывает новые пути для быстрого и экономичного поиска высокоэффективных материалов в широком спектре приложений», — прокомментировал профессор Кристоф Брабек из HI ERN.
Исходной базой данных для команды из HI ERN послужил массив из приблизительно одного миллиона виртуальных молекул, которые могли быть синтезированы из коммерческих соединений. Из них случайным образом отобрали 13 000 молекул.
Исследователи из KIT использовали квантово-механические расчёты для оценки энергетических уровней, полярности, геометрических характеристик и других параметров этих молекул. Затем из 13 000 молекул они выбрали 101 наиболее отличающуюся по свойствам молекулу, синтезировали их с помощью автоматизированных систем в HI ERN, изготовили идентичные солнечные батареи и оценили их эффективность.
«Высокая степень автоматизации платформы синтеза позволила создать действительно сопоставимые образцы, что сыграло ключевую роль в точности измерений и успехе нашей стратегии», — отметил Брабек, возглавивший работы в HI ERN.
Один из найденных материалов позволил увеличить эффективность стандартного солнечного элемента на два процентных пункта, доведя её до 26,2%. «Наш успех демонстрирует, что значительные временные и ресурсные затраты можно сократить, применяя продуманные стратегии для создания новых энергетических материалов», — заявил Паскаль Фридерих из KIT.
Фридерих использовал полученные данные об эффективности и свойствах молекул для обучения модели искусственного интеллекта, которая предложила синтезировать дополнительные 48 молекул. Её выбор основывался на двух критериях: высокой ожидаемой эффективности и неожиданных характеристиках.
«Когда модель машинного обучения сомневается в предсказании эффективности, есть смысл синтезировать такую молекулу и провести детальное изучение», — объяснил Фридерих, подчеркнув важность второго критерия. «Это может привести к приятным сюрпризам в виде неожиданно высокого уровня эффективности».
Использование молекул, рекомендованных искусственным интеллектом, позволило создать перовскитные солнечные элементы с эффективностью выше средней, включая варианты, превосходящие самые передовые материалы, применяемые сегодня. «Мы не можем утверждать, что нашли идеальную молекулу из миллиона, но определённо приблизились к оптимальной», — заключил Фридерих.
Благодаря использованию искусственного интеллекта, который раскрывает принципы выбора молекул, исследователи получили представление о предложениях ИИ. Так, выяснилось, что некоторые рекомендации были связаны с наличием определённых химических групп, таких как амины, которые ранее игнорировались химиками.
Источник: https://www.eenewseurope.com/en/ai-finds-better-perovskite-materials-for-solar-cells/
Если вам понравился материал, кликните значок - вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал - не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!