太陽光発電は、持続可能なエネルギー源を提供するという点で非常に有望です。 しかし、ソーラーパネルは多くのスペースを占めるため、その魅力や実用性が制限される可能性があります。 見渡す限り広がる巨大な太陽光発電所は、スペースがすぐに利用できる田舎の場所では選択肢になるかもしれません。 しかし、都市部に入ると、太陽光発電を導入できる場所の数は大幅に減少します。 ない限り ロボットはそれについて何も言えない、 あれは。
セントラルフロリダ大学では、研究者らが 機械学習 特殊な太陽電池の製造に使用される材料を最適化します。 彼らの目的は？ あらゆる場所に適用できるスプレー式太陽電池を実現するための洞察を開発する。 このようなスプレー可能なセルは、橋から超高層ビルまであらゆるものを塗装するために使用できる可能性があります。 次に、光を捉えて電力網のエネルギーに変換します。
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「私たちは人工知能を利用して、ペロブスカイト太陽電池と呼ばれる比較的新しいタイプの太陽電池を製造するための新しい材料組成を開発しました。」 ジェイアン・トーマス博士大学のナノサイエンス技術センターの准教授はデジタルトレンドに語った。 「現在市販されているシリコン太陽電池とは異なり、これらのデバイスははるかに薄く、材料は溶液から堆積できます。 [a] 溶液から太陽電池を製造すると、ロールツーロールやスプレーコーティングなどの技術を使用して、大面積のデバイスを非常に迅速に製造できます。 これにより、生産コストが大幅に削減されます。」
トーマス氏の言葉を借りれば、この種の太陽電池を作るための材料は「非常に安価」だという。 しかし、欠点は、有毒であり、環境安定性が劣ることです。 研究者らは、人工知能を活用することで、より優れた、安全で高品質なペロブスカイト太陽電池を開発できると期待している。 この目的を達成するために、彼らは 2,000 を超える科学出版物からの太陽電池の性能データを機械学習ニューラル ネットワークに入力しました。 システムはこの情報を分析して、どのペロブスカイト レシピが最も効果的かを予測することができました。
「これらの結果に基づいて、新しい太陽電池材料複合材料を合成し、その特性を測定してモデルの妥当性をテストしました」とトーマス氏は語った。 「測定された特性が予測値と非常によく一致していることがわかりました。」
研究者らはまだ独自のスプレー可能な太陽電池を開発していないが、他の人が独自の材料を開発するために利用できる重要な研究を示した。 ただし、他の研究者たちは急いだほうがよいでしょう。
「私たちの次の目標は、私たちの予測に基づいて、非常に安定した溶液加工可能な太陽電池を製造できる新しい材料組成を作ることです」とトーマス氏は語った。 「私たちの目的は、スプレーコーティング技術によって柔軟性の高い太陽電池を作ることです。」
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