Штучний інтелект допоміг ученим підібрати матеріал для створення перовскітних сонячних елементів з ефективністю до 26,2%.

Міжнародна група вчених використала машинне навчання, щоб розробити сонячні елементи на основі перовскіту з майже рекордною ефективністю. Про це пише портал Tech Xplore.

Як пояснюють у виданні, нині одна з частин сонячного елемента називається шаром, що транспортує дірки (hole-transporting layer). Призначення цього шару — перенесення пар електрон-дірка, що утворюються зі стабільного електрона напівпровідника після поглинання фотона. Якість цього перенесення відіграє важливу роль в ефективності сонячного елемента.

Щоб підвищити ефективність перовскітного сонячного елемента, вчені зайнялися пошуком нових матеріалів для шару, що транспортує дірки. У цьому їм допоміг алгоритм машинного навчання — ШІ-метод, що використовує математичні моделі даних, які допомагають комп’ютеру навчатися без безпосередніх інструкцій.

Для роботи алгоритму машинного навчання вчені використовували 101 молекулу, вибравши з більш ніж мільйона кандидатів. За допомогою синтезованих матеріалів було виготовлено тестові сонячні елементи, які використовували як навчальний матеріал для ШІ. Потім алгоритму було запропоновано знайти нові перспективні матеріали, і він вибрав 24 найкращі варіанти.

Далі група синтезувала продовжені ШІ матеріали та помістила їх у робочі сонячні елементи для тестування. Після кількох раундів такого тестування дослідницька група зупинилася на матеріалі, який дає змогу створювати сонячні елементи на основі перовскіту з ефективністю до 26,2%. Рекорд для елементів цього типу зараз становить 26,7%.

За словами вчених, під час випробувань їм вдалося створити ще кілька матеріалів, близьких до найбільш ефективних. Автори дослідження вважають, що в майбутньому за допомогою цього методу можна буде зробити сонячні елементи ще ефективнішими.

Источник: focus.ua