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が目指す目標です。
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、機械学習技術の助けを借りて、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せ、その後大規模なデータセットに適用することで、24個の最高性能の候補を抽出しました。研究チームはこれらの候補をテストし、26.2%という変換効率を達成しました。これはペロブスカイト型太陽電池の記録をほぼ更新し、最新のリファレンスモデルよりも1.5%高い値です。
これらの研究結果は、 サイエンス誌に掲載された論文によると、研究チームはAIの助けを借りて発見した材料を現在もテストしており、さらに多くのエネルギー変換材料を発見できる可能性があると考えている。
この研究は、実験室での成功だけでなく、消費者にもメリットをもたらします。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、屋根への太陽光パネル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。
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出典: https://thanhnien.vn/tri-tue-nhan-tao-giup-cai-thien-hieu-qua-pin-mat-troi-185250212155840219.htm
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