人工智能可以帮助科学家制造喷射式太阳能电池

人工智能可能只是加速喷涂太阳能电池技术的事情，这可能会改变消费者的能源使用方式。

中央佛罗里达大学的一个研究小组使用了机器学习(也称为人工智能)来优化用于制造钙钛矿太阳能电池(PSC)的材料。PSC中使用的有机-无机卤化物钙钛矿材料将光伏发电转换为可消耗的能源。

这些钙钛矿可以固态或液态加工，具有很大的灵活性。想象一下能够用这种材料喷涂或喷涂桥梁，房屋和摩天大楼，然后将其捕获，将其转化为能量并将其馈入电网。到目前为止，由于其效率，太阳能电池行业一直依赖硅。但这是有限制的旧技术。但是，使用钙钛矿有一个很大的障碍。它们难以用可用且稳定的材料制成。科学家们花费大量时间试图找到正确的配方，以使其具有灵活性，稳定性，效率和低成本等所有优势。那就是人工智能的来历。

团队的工作是如此有前途，以至于12月13日发表在《先进能源材料》杂志的封面故事中。

UCF的Jayan Thomas带领团队审阅了2,000多种有关钙钛矿的同行评审出版物，并收集了300多个数据点，这些数据点被输入到该团队创建的AI系统中。该系统能够分析信息并预测哪种钙钛矿配方最有效。图片来源：UCF，Karen Norum

该团队审阅了2,000多种有关钙钛矿的同行评审出版物，并收集了300多个数据点，然后输入到他们创建的AI系统中。该系统能够分析信息并预测哪种钙钛矿配方最有效。

“我们的研究结果表明，机器学习工具可用于加工钙钛矿材料，并研究开发高效PSC背后的物理原理，”研究的主要作者，具有多个分支机构的纳米科学技术中心副教授Jayan Thomas说。实验证明，这可以作为设计新材料的指南。”

如果该模型得到证实，则意味着研究人员可以确定创建世界标准的最佳公式。研究人员说，然后喷洒的太阳能电池可能会在我们的一生中发生。

“这是一个有希望的发现，因为我们使用来自真实实验的数据来预测并从理论计算中获得相似的趋势，这对于PSC来说是新的。我们还预测了制备具有不同带隙钙钛矿的PSC的最佳方法，” Thomas及其研究人员说。本文的第一作者，研究生 Jinjin Li。“钙钛矿在过去的十年中一直是研究的热点，但我们认为这里确实有一些可以推动我们前进的东西。”

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