Sztuczna inteligencja pomaga zwiększyć wydajność paneli słonecznych

Produkcja paneli słonecznych z minerału perowskitu staje się potencjalną alternatywą dla tradycyjnej technologii krzemowej. Jednak jak dotąd nie ma kompletnego rozwiązania tego problemu.

Naukowcy stawiają sobie za cel wydłużenie żywotności akumulatorów słonecznych.

Niedawno międzynarodowy zespół badawczy poczynił istotne postępy w identyfikacji materiałów na warstwę środkową ogniw fotowoltaicznych. Warstwa ta odpowiada za transport energii z warstwy absorbującej światło do warstwy generującej energię elektryczną.

Ten element odgrywa decydującą rolę w wydajności całego ogniwa fotowoltaicznego. Wcześniej niewiele materiałów zostało wystarczająco sprawdzonych pod kątem powszechnego zastosowania w branży fotowoltaicznej. Jednak dzięki technologii uczenia maszynowego, badacze byli w stanie znaleźć idealne rozwiązania spośród milionów możliwości.

Algorytmy sztucznej inteligencji przyspieszają innowacje w zakresie ogniw słonecznych

Algorytm został wytrenowany na eksperymentalnych ogniwach słonecznych, a następnie zastosowany do dużego zbioru danych, co zaowocowało 24 kandydatami o najwyższej wydajności. Zespół przetestował te kandydatury i osiągnął niemal rekordową wydajność wynoszącą 26,2% dla ogniw perowskitowych, o 1,5% wyższą niż najnowocześniejszy model referencyjny.

Wyniki te opublikowano w Warto zaznaczyć, że zespół wciąż testuje materiały odkryte dzięki sztucznej inteligencji, wierząc, że uda się znaleźć jeszcze wydajniejsze materiały przetwarzające energię.

Badania te nie tylko zakończyły się sukcesem laboratoryjnym, ale przyniosły również korzyści konsumentom. Poprawa efektywności technologii solarnej pomoże pobudzić rynek czystej energii, obniżając tym samym koszty instalacji paneli słonecznych na dachach i zwiększając dostęp do czystej energii, co pośrednio przyczyni się do realizacji celu, jakim jest redukcja emisji gazów cieplarnianych.

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