Учените могат да използват AI, за да проектират по-ефективни слънчеви клетки
(снимка: CC0 Public Domain)
Броят на материалите с потенциал за използване във всеки от многото слоеве в слънчевите клетки е огромен. Услуга на Google ще улесни учени и разработчици да намират и оценяват по-бързо нужните им материали.
Дори след като изберат материал, с който да работят, учените трябва да разберат неговите взаимодействия с другите налични материали и ефектите от променящите се параметри като дебелина на слоя, концентрация на дадена добавка и множество други фактори, за да извлекат най-доброто от слънчевите клетки, които разработват. Ясно е, че това е процес, който отнема много време и усилия.
Но днес учените имат все повече възможности да използват капацитета на изкуствения интелект, за да се ориентират по-бързо за следващите стъпки, които да предприемат в практическата си лабораторна работа. Група изследователи от Масачузетския технологичен институт (MIT) работят съвместно с експерти от Google Brain за създаване на система за оценка на потенциала на различни проекти за слънчеви клетки.
Нещо повече, системата е в състояние да предскаже кои промени биха осигурили най-добри характеристики от гледна точка на производителността, отбелязва в публикация специализираният PV-Magazine.
„Разработихме инструмент, който ще позволи на учените да откриват по-бързо други устройства с по-висока производителност”, обяснява изследователят от MIT Джузепе Романо. „Нашият инструмент може да идентифицира уникален набор от параметри на материала, за които не се знае нищо, тъй като винаги е било много сложно да се проведат симулации”.
Още по-интересно в случая е, че MIT прави модела достъпен като инструмент с отворен код. Така той може да бъде възприет от изследователите и цялата индустрия, навсякъде по света. Според института, моделът може да се комбинира с други алгоритми и процеси на машинно самообучение, за да оценява бързо много възможни промени в дизайна на устройството и да отсее тези с най-голям потенциал.
И тъй като моделът се основава на програма с отворен код, то бъдещите потребители ще могат да го оптимизират допълнително за по-сложна клетъчна архитектура – например, за тандемните фотоволтаични системи. Текущата версия „може да покрие по-голямата част от клетките, които в момента се произвеждат, и има начини да анализира тандемна слънчева клетка чрез симулиране на всяка от отделните клетки”, казва Романо. „Има го и общността може да допринесе за развитието му”.