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L'intelligenza artificiale potrebbe essere la cosa giusta per accelerare la tecnologia delle celle solari spray, che potrebbe rivoluzionare il modo in cui i consumatori utilizzano l'energia.
Un team di ricerca dell'Università della Florida centrale ha utilizzato l'apprendimento automatico, aka Intelligenza Artificiale per ottimizzare i materiali utilizzati per realizzare celle solari a perovskite (PSC). Il materiale perovskite ad alogenuro organico-inorganico utilizzato nel PSC converte l'energia fotovoltaica in energia consumabile.
Queste perovskiti possono essere lavorate allo stato solido o liquido, offrendo molta flessibilità. Immagina di poter spruzzare o dipingere ponti, case e grattacieli con il materiale, che poi catturerebbe la luce, trasformarla in energia e immetterla nella rete elettrica. Fino ad ora, l'industria delle celle solari ha fatto affidamento sul silicio per la sua efficienza. Ma questa è una vecchia tecnologia con dei limiti. Utilizzando perovskiti, però, ha una grande barriera. Sono difficili da realizzare in un materiale utilizzabile e stabile. Gli scienziati passano molto tempo a cercare di trovare la ricetta giusta per realizzarli con tutti i vantaggi:flessibilità, stabilità, efficienza e basso costo. È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale.
Il lavoro del team è così promettente che i suoi risultati sono la storia di copertina del 13 dicembre nel Materiali energetici avanzati rivista.
Jayan Thomas di UCF ha guidato il team nella revisione di più di 2, 000 pubblicazioni sottoposte a revisione paritaria sulle perovskiti e la raccolta di oltre 300 punti dati che sono stati inseriti nel sistema di intelligenza artificiale creato dal team. Il sistema è stato in grado di analizzare le informazioni e prevedere quale ricetta di perovskite avrebbe funzionato meglio. Credito:UCF, Karen Norum
Il team ha esaminato più di 2, 000 pubblicazioni sottoposte a revisione paritaria sulle perovskiti e raccolto più di 300 punti dati, quindi inseriti nel sistema di intelligenza artificiale che hanno creato. Il sistema è stato in grado di analizzare le informazioni e prevedere quale ricetta di perovskite avrebbe funzionato meglio.
"I nostri risultati dimostrano che gli strumenti di apprendimento automatico possono essere utilizzati per creare materiali in perovskite e studiare la fisica alla base dello sviluppo di PSC altamente efficienti, "dice Jayan Thomas, l'autore principale dello studio e professore associato presso il NanoScience Technology Center con molteplici affiliazioni. "Questa può essere una guida per progettare nuovi materiali, come evidenziato dalla nostra dimostrazione sperimentale".
Se questo modello conferma, significa che i ricercatori potrebbero identificare la migliore formula per creare uno standard mondiale. Quindi le celle solari spray-on possono accadere nella nostra vita, dicono i ricercatori.
"Questa è una scoperta promettente perché utilizziamo i dati di esperimenti reali per prevedere e ottenere una tendenza simile dal calcolo teorico, che è nuovo per i PSC. Abbiamo anche previsto la migliore ricetta per realizzare PSC con diverse perovskiti bandgap, "dice Thomas e il suo studente laureato, Jinxin Li, chi è il primo autore di questo articolo. "Le perovskiti sono state un argomento di ricerca caldo negli ultimi 10 anni, ma pensiamo di avere davvero qualcosa qui che può farci andare avanti".
