태양광 발전은 지속 가능한 에너지원을 제공한다는 점에서 매우 유망합니다. 그러나 태양광 패널은 많은 공간을 차지하므로 매력과 실용성이 제한될 수 있습니다. 눈으로 볼 수 있는 곳까지 뻗어 있는 거대한 태양열 발전소는 공간을 쉽게 이용할 수 있는 시골 지역에서 선택 사항이 될 수 있습니다. 그러나 도시로 이동하면 태양광 발전을 배치할 수 있는 장소 수가 급격히 줄어듭니다. 하지 않는 한 로봇은 그것에 대해 할 말이 있다, 그건.
센트럴 플로리다 대학의 연구자들은 다음과 같은 방법을 사용해 왔습니다. 기계 학습 특수 태양전지를 만드는 데 사용되는 재료를 최적화합니다. 그들의 목표는 무엇입니까? 거의 모든 곳에 적용할 수 있는 스프레이형 태양전지를 현실로 만들 수 있는 통찰력을 개발합니다. 이러한 스프레이 가능한 셀은 다리부터 고층 빌딩까지 무엇이든 칠하는 데 사용할 수 있습니다. 그런 다음 빛을 포착하여 전력망의 에너지로 전환합니다.
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"우리는 인공 지능을 사용하여 페로브스카이트 태양 전지라고 불리는 비교적 새로운 유형의 태양 전지를 만들기 위한 새로운 재료 구성을 개발했습니다." 자얀 토마스 박사, 대학 NanoScience 기술 센터의 부교수는 Digital Trends에 말했습니다. “현재 사용 가능한 상용 실리콘 태양전지와는 달리 이 장치는 훨씬 얇으며 용액에서 재료를 증착할 수 있습니다. [a] 용액으로 태양전지를 만들면 롤투롤(roll-to-roll)이나 스프레이 코팅과 같은 기술을 사용하여 대면적 장치를 매우 빠르게 만들 수 있습니다. 이로 인해 생산 비용이 크게 절감됩니다.”
토마스의 말에 따르면, 이런 종류의 태양전지를 만드는 재료는 “엄청 싸다”. 그러나 단점은 독성이 있고 환경 안정성이 떨어진다는 것입니다. 연구원들은 인공 지능을 사용하여 더 좋고 안전하며 고품질의 페로브스카이트 태양 전지를 개발할 수 있기를 바라고 있습니다. 이를 위해 그들은 2,000개 이상의 과학 출판물에서 얻은 태양전지 성능 데이터를 기계 학습 신경망에 공급했습니다. 시스템은 이 정보를 분석하여 어떤 페로브스카이트 제조법이 가장 잘 작동할지 더 잘 예측할 수 있었습니다.
Thomas는 “이러한 결과를 바탕으로 새로운 태양전지 재료 복합재를 합성하고 그 특성을 측정하여 모델의 타당성을 테스트했습니다.”라고 말했습니다. "측정된 특성이 예측된 값과 매우 잘 일치하는 것으로 나타났습니다."
연구원들은 아직 자체적으로 분사 가능한 태양 전지를 개발하지 않았지만 다른 사람들이 이제 자체 재료를 개발하는 데 사용할 수 있는 중요한 연구를 제시했습니다. 하지만 다른 연구자들은 서두르는 편이 낫습니다.
"우리의 다음 목표는 우리의 예측을 바탕으로 매우 안정적인 용액 처리 가능한 태양 전지를 만들 수 있는 새로운 재료 구성을 만드는 것입니다."라고 Thomas는 말했습니다. "우리의 의도는 스프레이 코팅 기술을 통해 매우 유연한 태양전지를 만드는 것입니다."
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