Solarenergie ist als nachhaltige Energiequelle äußerst vielversprechend. Allerdings nehmen Solarmodule viel Platz ein, was ihre Attraktivität und Praktikabilität einschränken kann. Riesige Solarparks, die sich so weit das Auge reicht, könnten in ländlichen Gebieten, wo ausreichend Platz vorhanden ist, eine Option sein. Wenn Sie jedoch in eine Stadt gehen, verringert sich die Zahl der Orte, an denen Sie Photovoltaik betreiben könnten, drastisch. Es sei denn Roboter haben dazu etwas zu sagen, das ist.
An der University of Central Florida haben Forscher verwendet maschinelles Lernen um die Materialien für die Herstellung spezieller Solarzellen zu optimieren. Ihr Ziel? Entwicklung der Erkenntnisse, die Aufsprühsolarzellen, die nahezu überall anwendbar sind, Wirklichkeit werden lassen. Solche sprühbaren Zellen könnten verwendet werden, um alles zu streichen, von Brücken bis hin zu Wolkenkratzern. Es würde dann Licht einfangen und es in Energie für das Stromnetz umwandeln.
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„Wir [nutzten] künstliche Intelligenz, um neue Materialzusammensetzungen zu entwickeln, um einen vergleichsweise neuen Typ von Solarzellen namens Perowskit-Solarzellen herzustellen.“
Dr. Jayan Thomas, außerordentlicher Professor am NanoScience Technology Center der Universität, sagte gegenüber Digital Trends. „Im Gegensatz zu den derzeit verfügbaren kommerziellen Siliziumsolarzellen sind diese Geräte viel dünner und die Materialien können aus Lösungen abgeschieden werden. Die Herstellung der Solarzellen aus [einer] Lösung ermöglicht den Einsatz von Techniken wie Rolle-zu-Rolle oder Sprühbeschichtung, um sehr schnell großflächige Geräte herzustellen. Dadurch werden die Produktionskosten erheblich gesenkt.“In Thomas‘ Worten sind die Materialien zur Herstellung dieser Art von Solarzellen „spottbillig“. Der Nachteil ist jedoch, dass sie auch giftig sind und eine geringere Umweltstabilität aufweisen. Die Forscher hoffen, dass sie durch den Einsatz künstlicher Intelligenz bessere, sicherere und qualitativ hochwertigere Perowskit-Solarzellen entwickeln können. Zu diesem Zweck haben sie Solarzellen-Leistungsdaten aus mehr als 2.000 wissenschaftlichen Publikationen in ein maschinell lernendes neuronales Netzwerk eingespeist. Das System konnte diese Informationen analysieren, um besser vorherzusagen, welches Perowskit-Rezept am besten funktionieren würde.
„Basierend auf diesen Ergebnissen haben wir neue Verbundwerkstoffe aus Solarzellenmaterialien synthetisiert und ihre Eigenschaften gemessen, um die Gültigkeit des Modells zu testen“, sagte Thomas. „Es stellte sich heraus, dass die gemessenen Eigenschaften sehr gut mit den vorhergesagten Werten übereinstimmen.“
Während die Forscher ihre eigenen sprühbaren Solarzellen noch entwickeln müssen, haben sie wichtige Forschungsergebnisse vorgelegt, die andere nun für die Entwicklung ihrer eigenen Materialien nutzen können. Die anderen Forscher sollten sich jedoch besser beeilen.
„Unser nächstes Ziel besteht darin, neue Materialzusammensetzungen zu entwickeln, die auf der Grundlage unserer Vorhersagen hochstabile, aus Lösung prozessierbare Solarzellen herstellen können“, sagte Thomas. „Unser Ziel ist es, hochflexible Solarzellen durch Sprühbeschichtungstechniken herzustellen.“
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