Gli scienziati stanno utilizzando l'apprendimento automatico per accelerare lo sviluppo di materiali in grado di sfruttare l'energia della luce solare.

Sfruttare la luce solare è promettente come mezzo per generare energia rinnovabile in modo pulito per le tecnologie di prossima generazione, dalle celle a combustibile solare ai sistemi di trattamento delle acque. Tali tecnologie richiedono la comprensione di ciò che accade quando i materiali e le molecole assorbono la luce solare.

Le simulazioni al computer possono aiutarci a comprendere meglio le interazioni luce-materia. Però, materiali da modellazione caratterizzati da molteplici tipologie di strutture, come interfacce solido/acqua, è un compito complesso. Ma ora, un team di ricerca presso l'Argonne National Laboratory del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti (DOE) ha trovato un modo per semplificare queste attività di modellazione.

Utilizzando un approccio basato sui dati basato sull'apprendimento automatico, il team è stato in grado di semplificare la soluzione delle equazioni della meccanica quantistica che descrivono come la luce viene assorbita da un solido, liquido o molecola. I risultati della ricerca sono stati recentemente pubblicati in Scienze chimiche.

"Non è certamente intuitivo all'inizio, ma si scopre che le tecniche di apprendimento automatico possono essere utilizzate per scopi molto diversi dal riconoscimento di immagini o dalla previsione delle esigenze dei consumatori, " disse Marco Govoni, co-autore dello studio e assistente scienziato nella divisione Scienza dei materiali di Argonne.

Il trucco? Riconoscendo che non tutti i termini delle equazioni della meccanica quantistica devono essere calcolati allo stesso modo. Infatti, alcuni termini potrebbero essere calcolati, o appresi, da quantità più semplici, velocizzando notevolmente la simulazione complessiva.

"Un'importante realizzazione del nostro lavoro è stata capire che potevamo riutilizzare le informazioni ottenute per un dato solido o liquido senza ripetere calcoli per sistemi simili. In sostanza, abbiamo ideato una sorta di protocollo di riciclo per ridurre la complessità dei calcoli necessari per simulare l'assorbimento della luce da parte di materiali e molecole, " ha detto Sijia Dong, che era un borsista post-dottorato all'Argonne quando è stata condotta la ricerca ed è ora assistente professore alla Northeastern University.

Questi protocolli possono portare a grandi risparmi quando si tratta di simulazioni che possono richiedere molte ore o addirittura giorni su architetture di calcolo ad alte prestazioni.

Infatti, la tecnica ideata dal team ha consentito alle simulazioni degli spettri di assorbimento di sistemi complessi di funzionare da 10 a 200 volte più velocemente. Questi sistemi includono interfacce solido/liquido come quelle che si trovano tra l'acqua e un fotoelettrodo (un materiale che può trasformare la luce solare in elettricità).

"Il nostro studio ha anche fornito informazioni su come migliorare e modificare la teoria sottostante utilizzata nelle simulazioni, " disse Giulia Galli, scienziato senior nella divisione Scienza dei materiali di Argonne e vicedirettore per la strategia presso il Centro Materiali avanzati per sistemi energia-acqua (AMEWS) di Argonne. Galli è anche Liew Family Professor di ingegneria molecolare e professore di chimica presso l'Università di Chicago e direttore del Midwest Integrated Center for Computational Materials (MICCoM) con sede ad Argonne.

"L'impatto del nostro esercizio di apprendimento automatico si è rivelato più ampio del previsto; l'approccio basato sui dati che abbiamo adottato ci ha indicato nuovi modi per studiare l'interazione luce-materia in sistemi ancora più realistici e complessi di quello che abbiamo iniziato a studiare , "aggiunse Galli.

Il team sta ora cercando di applicare queste scorciatoie e protocolli di riciclaggio ai problemi della struttura elettronica non solo legati all'assorbimento della luce, ma anche alla manipolazione della luce per applicazioni di rilevamento quantistico.