인공 지능은 태양광 패널 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

광물 페로브스카이트를 이용한 태양광 패널 생산은 기존 실리콘 기술의 잠재적 대안으로 떠오르고 있습니다. 하지만 아직까지 이 문제에 대한 완벽한 해결책은 없습니다.

과학자들이 목표로 하는 것은 태양 전지의 수명을 향상시키는 것입니다.

최근 국제 연구팀이 태양광 전지의 중간층에 사용할 소재를 규명하는 데 중요한 진전을 이루었습니다. 이 중간층은 빛을 흡수하는 층에서 전기를 생산하는 층으로 에너지를 전달하는 역할을 합니다.

이 부품은 전체 태양광 전지의 효율에 결정적인 역할을 합니다. 이전에는 태양광 산업에서 널리 사용될 만큼 충분히 검증된 재료가 많지 않았습니다. 하지만 머신러닝 기술을 활용하여 연구원들은 수백만 가지 가능성 중에서 최적의 재료를 찾아낼 수 있었습니다.

AI 알고리즘이 태양 전지 혁신을 가속화합니다

해당 알고리즘은 실험용 태양 전지를 사용하여 학습시킨 후 대규모 데이터 세트에 적용하여 성능이 가장 우수한 24개의 후보를 도출했습니다. 연구팀은 이 후보들을 테스트하여 26.2%의 효율을 달성했는데, 이는 페로브스카이트 기반 전지 중 최고 기록에 근접한 수치이며 최신 기준 모델보다 1.5% 높은 수치입니다.

이러한 연구 결과는 다음과 같이 발표되었습니다. 사이언스 매거진에 따르면, 연구팀은 인공지능이 발견한 물질들을 계속해서 테스트하고 있으며, 이를 통해 더 많은 에너지 변환 물질을 발견할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

이 연구는 실험실에서의 성공일 뿐만 아니라 소비자에게도 실질적인 이점을 제공합니다. 태양광 기술의 효율성 향상은 청정에너지 시장 활성화에 기여하여 옥상 태양광 패널 설치 비용을 절감하고 청정에너지 접근성을 높여 궁극적으로 지구 온난화 배출량 감축이라는 목표 달성에 간접적으로 기여할 것입니다.

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