人工知能が太陽光パネルの効率向上に貢献

鉱物ペロブスカイトを用いた太陽光パネルの製造は、従来のシリコン技術に代わる有望な選択肢として浮上しています。しかし、今のところこの問題に対する完全な解決策は見つかっていません。

太陽電池の寿命を延ばすことは科学者たちが目指している目標です。

最近、国際研究チームが、太陽電池の中間層に用いる材料の特定において重要な進歩を遂げました。この層は、光吸収層から発電層へエネルギーを輸送する役割を担っています。

この部品は、太陽電池全体の効率に決定的な役割を果たします。これまで、太陽光発電業界で広く使用できるほど十分に検証された材料は多くありませんでした。しかし、機械学習の助けを借りて、研究者たちは数百万通りの可能性の中から最適な選択肢を見つけることができました。

AIアルゴリズムが太陽電池のイノベーションを加速

このアルゴリズムは実験的な太陽電池で学習され、その後大規模なデータセットに適用され、最も効率の高い24個の候補が抽出されました。研究チームはこれらの候補をテストし、ペロブスカイトベースの太陽電池で26.2%という記録破りに近い効率を達成しました。これは最先端のリファレンスモデルよりも1.5%高い数値です。

これらの研究結果は、 注目すべきは、研究チームは AI の助けを借りて発見した材料を今もテスト中で、さらに効率的なエネルギー変換材料が見つかる可能性があると考えていることだ。

この研究は、実験室での成功だけでなく、消費者にとっても大きな恩恵をもたらします。太陽光発電技術の効率向上は、クリーンエネルギー市場の活性化につながり、屋上設置型太陽光パネルの設置コストの削減とクリーンエネルギーへのアクセス向上につながり、間接的に地球温暖化ガス排出量削減の目標達成に貢献します。

出典: https://thanhnien.vn/tri-tue-nhan-tao-giup-cai-thien-hieu-qua-pin-mat-troi-185250212155840219.htm