Daktaras Adamas Surmiakas Monasho universitete dirba su automatine įrenginių charakterizavimo įranga. Kreditas: ARC Exciton mokslo kompetencijos centras Australijos mokslininkai panaudojo dirbtinį intelektą, kad per kelias savaites pagamintų saulės elementus iš mineralinio perovskito, aplenkdami daugelį metų trukusio žmogaus darbo ir žmogaus klaidų optimizuodami ląsteles.
Tyrimo vadovas Dr. Nastaranas Meftahi iš RMIT universiteto Mokslo mokyklos teigė, kad mokslininkų komandos visame pasaulyje lenktyniavo, kad sukurtų perovskito ląsteles, kurios buvo pigesnės už silicį ir dėl naujausių pasiekimų yra pakankamai stabilios ilgalaikiam komerciniam naudojimui.
„Iki šiol perovskito ląstelių kūrimo procesas buvo labiau panašus į alchemiją, o ne į mokslą. Buvo pasiektas rekordinis efektyvumas, tačiau teigiamus rezultatus sunku atkurti”, – sakė ji. „Tai, ką mes pasiekėme, yra greito ir atkuriamo naujų saulės elementų gamybos ir bandymo metodo sukūrimas, kai kiekviena karta mokosi iš ankstesnės ir ją tobulina.
Eksitono mokslo kompetencijos centro, įsikūrusio RMIT, Monasho universiteto ir Australijos nacionalinės mokslo agentūros CSIRO nariai, iš lygties pašalino žmogiškąją klaidą sparčiai diegiant naujoves saulės elementų naudojant AI. Naudodami komandos sistemos sugeneruotus duomenis, Meftahi, dr. Andrew Christofferson ir profesorius Salvy Russo iš RMIT sukūrė naują mašininio mokymosi modelį.
Išvados paskelbtos žurnale Pažangios energetinės medžiagos.
Dr. Adam Surmiak iš Monasho universiteto stato kelių milijonų dolerių vertės automatizuotą saulės elementų gamybos sistemą, todėl modelis galės numatyti daugybę perspektyvių naujų perovskito saulės elementų cheminių receptų.
Surmiakas ir profesorius Udo Bachas iš Australijos pažangiosios fotoelektros centro ir CSIRO vadovaus šiam naujam įrenginiui, kuris šiuo metu yra statomas.
Atkuriamų saulės elementų projektavimas
Komandos bendras darbas leido sukurti atkuriamus perovskito saulės elementus, kurių galios konversijos efektyvumas yra 16,9 % – tai geriausiai žinomas rezultatas, pagamintas be žmogaus įsikišimo.
„Atkuriamas 16,9% galios konversijos efektyvumas yra geresnis nei neatkuriamas 30%”, – sakė Meftahi.
Atkuriamumas buvo pagrindinis iššūkis žmogaus vadovaujamiems ir kitiems AI valdomiems perovskito ląstelių projektavimo ir kūrimo procesams.
„Kritiškai svarbu, kad mūsų mašininio mokymosi modelis yra tolesnio optimizavimo pradžios taškas tiek energijos konversijos efektyvumo, tiek stabilumo požiūriu”, – pridūrė Meftahi.
Surmiako komanda suprojektavo ir apibūdino 16 naujų saulės elementų, kurių anksčiau nematė, naudodamas savo naują sąranką, o Meftahi naudojo šias baterijas, kad numatytų 256 naujų saulės elementų receptų savybes.
„Tada Adomas, padedamas savo grupės, sukūrė 100 naujų saulės elementų ir tai leido man numatyti 16 000 savybių“, – sakė Meftahi. „Monash įmonė greitai galės pagaminti 2000 unikalių saulės elementų per dieną. Greitai pasiekiame tą etapą, kai galėsime numatyti milijonų skirtingų elementų savybes. Ir jūs negalite to padaryti su kieno nors kito mašininio mokymosi modeliu, nes prieš sukuriant langelį jums reikės papildomos informacijos.
Meftahi teigė, kad mašininio mokymosi modelis ir automatizuota sistema taip pat gali būti panaudoti norint sumažinti skaičių ir atlikti kitų tipų saulės elementų, įskaitant pagamintus iš silicio ar organinių medžiagų, bandymus.
„Mes norime bendradarbiauti su pramonės partneriais, kad toliau išbandytume ir sukurtume savo darbo prototipus, kad jį būtų galima komercializuoti įvairiose programose“, – sakė ji.
Daugiau informacijos: Nastaran Meftahi ir kt., Mašininio mokymosi patobulintas didelio našumo kvazi-2D Ruddlesden-Popper perovskite saulės elementų gamyba ir optimizavimas, Pažangios energetinės medžiagos (2023). DOI: 10.1002/aenm.202203859
Citata: Tyrėjai moko dirbtinį intelektą, kad per rekordiškai trumpą laiką (2023 m. lapkričio 15 d.) pagamintų saulės elementus iš perovskito, gauta 2023 m. lapkričio 15 d. iš https://techxplore.com/news/2023-11-ai-solar-cells-perovskite.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
