O echipa de cercetare de la Universitatea din Florida a aplicat Inteligenta Artificiala (AI) pentru perowskite de celule solare (PSC) de cercetare pentru a dezvolta un sistem pentru a identifica cele mai bune materiale. Materialul perovskit cu halogenuri organico-anorganice utilizat în PSC ajută la transformarea energiei fotovoltaice în energie consumabilă. Aceste celule solare perovskite pot fi procesate în stare solidă sau lichidă, oferind astfel flexibilitate.
Cercetătorii au analizat peste 2000 de publicații peer-review despre perovskite și au colectat mai mult de 300 de puncte de date care au fost apoi introduse într-un algoritm de învățare automată. Apoi, sistemul a analizat informațiile și a prezis care rețetă pentru tehnologia solară perovskită pulverizată ar funcționa cel mai bine.
Cercetătorii au spus că abordarea învățării automate i-a ajutat să înțeleagă cum să optimizeze compoziția materialului și să prezică cele mai bune strategii de proiectare și performanța potențială a celulelor solare perovskite. Predicțiile de învățare automată au corespuns cu limita Shockley-Queisser. Învățarea automată a ajutat, de asemenea, la prezicerea energiilor orbitale de frontieră optime între stratul de transport și stratul de perovskit.
Celulele solare pulverizate ar putea fi folosite pentru a vopsi prin pulverizare poduri, clădiri, case și alte structuri pentru a capta lumina, a o transforma în energie și a o alimenta în rețeaua electrică. Se anticipează că formula ar putea deveni rețeta / ghidul standard pentru realizarea perovskitelor flexibile, stabile, eficiente și cu costuri reduse.
Cercetarea a fost publicată în Advanced Energy Materials (www.doi.org/10.1002/aenm.201970181).