人工智能可以幫助科學家制造噴射式太陽能電池

人工智能可能只是加速噴涂太陽能電池技術的事情，這可能會改變消費者的能源使用方式。

中央佛羅里達大學的一個研究小組使用了機器學習(也稱為人工智能)來優(yōu)化用于制造鈣鈦礦太陽能電池(PSC)的材料。PSC中使用的有機-無機鹵化物鈣鈦礦材料將光伏發(fā)電轉換為可消耗的能源。

這些鈣鈦礦可以固態(tài)或液態(tài)加工，具有很大的靈活性。想象一下能夠用這種材料噴涂或噴涂橋梁，房屋和摩天大樓，然后將其捕獲，將其轉化為能量并將其饋入電網(wǎng)。到目前為止，由于其效率，太陽能電池行業(yè)一直依賴硅。但這是有限制的舊技術。但是，使用鈣鈦礦有一個很大的障礙。它們難以用可用且穩(wěn)定的材料制成?？茖W家們花費大量時間試圖找到正確的配方，以使其具有靈活性，穩(wěn)定性，效率和低成本等所有優(yōu)勢。那就是人工智能的來歷。

團隊的工作是如此有前途，以至于12月13日發(fā)表在《先進能源材料》雜志的封面故事中。

UCF的Jayan Thomas帶領團隊審閱了2,000多種有關鈣鈦礦的同行評審出版物，并收集了300多個數(shù)據(jù)點，這些數(shù)據(jù)點被輸入到該團隊創(chuàng)建的AI系統(tǒng)中。該系統(tǒng)能夠分析信息并預測哪種鈣鈦礦配方最有效。圖片來源：UCF，Karen Norum

該團隊審閱了2,000多種有關鈣鈦礦的同行評審出版物，并收集了300多個數(shù)據(jù)點，然后輸入到他們創(chuàng)建的AI系統(tǒng)中。該系統(tǒng)能夠分析信息并預測哪種鈣鈦礦配方最有效。

“我們的研究結果表明，機器學習工具可用于加工鈣鈦礦材料，并研究開發(fā)高效PSC背后的物理原理，”研究的主要作者，具有多個分支機構的納米科學技術中心副教授Jayan Thomas說。實驗證明，這可以作為設計新材料的指南。”

如果該模型得到證實，則意味著研究人員可以確定創(chuàng)建世界標準的最佳公式。研究人員說，然后噴灑的太陽能電池可能會在我們的一生中發(fā)生。

“這是一個有希望的發(fā)現(xiàn)，因為我們使用來自真實實驗的數(shù)據(jù)來預測并從理論計算中獲得相似的趨勢，這對于PSC來說是新的。我們還預測了制備具有不同帶隙鈣鈦礦的PSC的最佳方法，” Thomas及其研究人員說。本文的第一作者，研究生 Jinjin Li。“鈣鈦礦在過去的十年中一直是研究的熱點，但我們認為這里確實有一些可以推動我們前進的東西。”

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