人工知能が太陽光パネルの効率向上に貢献

ペロブスカイト鉱物からの太陽電池パネルの生産は、従来のシリコン技術に代わる潜在的な技術として浮上しています。しかし、今日まで、この問題に対する完全な解決策はまだありません。

太陽電池の寿命を延ばすことは科学者が目指している目標です。

最近、国際研究チームが太陽電池の中間層に用いる材料の特定において重要な進歩を遂げました。この層は、光吸収層から発電層にエネルギーを輸送する役割を果たします。

このコンポーネントは、太陽電池全体の効率に決定的な役割を果たします。これまで、太陽光発電業界で広く使用できることが検証された材料は多くありませんでした。しかし、機械学習技術の助けを借りて、研究者は何百万もの可能性の中から理想的な選択肢を見つけることができました。

AIアルゴリズムが太陽電池のイノベーションを加速

このアルゴリズムは実験的な太陽電池でトレーニングされ、その後大規模なデータセットに適用され、最高のパフォーマンスを発揮する 24 個の候補が得られました。研究チームはこれらの候補をテストし、ペロブスカイトベースのセルとしてはほぼ新記録となる26.2%の効率を達成し、最先端の参照モデルよりも1.5%高い値を達成した。

これらの研究結果は、 科学雑誌。注目すべきは、チームは AI の助けを借りて発見した材料をまだテスト中で、さらに効率的なエネルギー変換材料が見つかる可能性があると考えていることだ。

この研究は研究室での成功であるだけでなく、消費者にも利益をもたらします。太陽光発電技術の効率向上はクリーンエネルギー市場の拡大に役立ち、屋上ソーラーパネルの設置コストの削減やクリーンエネルギーへのアクセスの向上につながり、間接的に地球温暖化物質の排出削減の目標に貢献します。

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