Дослідницька група з Університету Центральної Флориди залучила штучний інтелект для розробки сонячних елементів, що напилюються. Для створення фотогальванічних елементів вони використовують органічно-неорганічний галоїдний перовськітний матеріал.
На сьогодні, найпоширенішим елементом у сонячній енергетиці є кремній. Але перовськітні сонячні елементи (PSC), можуть перетворювати сонячне світло в електроенергію набагато ефективніше звичайних кремнієвих сонячних батарей. Їх розробили понад 10 років тому, але дотепер вченим не вдавалося знайти дешевий та енергоефективний рецепт отримання розчину перовськіта.
Тепер же, на допомогу дослідникам прийшли технології машинного навчання. Команда з Університету Флориди навчила штучний інтелект, використавши понад 2000 опублікованих статей про дослідження перовськіта, і тепер він може передбачити, який з рецептів отримання розчину виявиться оптимальним.
«Наші результати показують, що технологія машинного навчання може бути використана для створення матеріалів на основі перовськіта та вивчення фізики, що лежить в основі розробки високоефективних PSC», розповідає провідний автор дослідження Джая Томас, доцент в Технологічному центрі NanoScience.
Вчені сподіваються, що штучний інтелект допоможе розробити досить гнучкий, ефективний та, що найбільш важливо, економічно рентабельний перовськіт. Але для досягнення цієї мети ще будуть потрібні додаткові дослідження.
Нагадаємо, що зовсім недавно, американські вчені розробили багатошаровий матеріал на основі перовськіта, який дозволить подолати головні перешкоди на шляху до масового виробництва більш ефективних сонячних панелей. Новий тип матеріалу наступного покоління усуває необхідність використання свинцю, що є основною перешкодою для цієї технології.
За матеріалами: Phys.org
