인공 지능은 태양광 패널 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

페로브스카이트 광물을 이용한 태양광 패널 생산은 기존 실리콘 기술의 잠재적 대안으로 떠오르고 있습니다. 그러나 현재까지 이 문제에 대한 완전한 해결책은 없습니다.

과학자들이 목표로 삼고 있는 것은 태양 전지의 수명을 늘리는 것입니다.

최근 국제 연구팀은 태양광 전지의 중간층을 구성하는 소재를 규명하는 데 중요한 진전을 이루었습니다. 이 중간층은 빛을 흡수하는 층에서 전기를 생성하는 층으로 에너지를 전달하는 역할을 합니다.

이 구성 요소는 전체 태양광 전지의 효율에 결정적인 역할을 합니다. 이전에는 태양광 산업에서 널리 사용될 만큼 충분히 검증된 소재가 많지 않았습니다. 그러나 머신러닝의 도움으로 연구원들은 수백만 가지의 가능성 중에서 이상적인 옵션을 찾아낼 수 있었습니다.

AI 알고리즘, 태양 전지 혁신 가속화

이 알고리즘은 실험용 태양 전지에서 학습된 후 대규모 데이터 세트에 적용되어 가장 높은 효율을 가진 24개의 후보 물질을 도출했습니다. 연구팀은 이 후보 물질들을 테스트하여 페로브스카이트 기반 전지에서 26.2%라는 거의 기록적인 효율을 달성했는데, 이는 최첨단 기준 모델보다 1.5% 높은 수치입니다.

이러한 결과는 다음에 발표되었습니다. 특히 , 연구팀은 AI가 발견한 재료를 여전히 테스트하고 있으며, 훨씬 더 효율적인 에너지 변환 재료를 찾을 수 있을 것으로 믿고 있습니다.

이 연구는 실험실에서의 성공뿐만 아니라 소비자에게도 큰 도움이 됩니다. 태양광 기술의 효율 향상은 청정 에너지 시장을 활성화하는 데 도움이 될 것이며, 이를 통해 옥상 태양광 패널 설치 비용을 절감하고 청정 에너지 접근성을 높여 지구 온난화 배출 감축 목표 달성에 간접적으로 기여할 것입니다.

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