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    Inteligência artificial pode ajudar cientistas a produzir células solares em spray

    Crédito CC0:domínio público

    A inteligência artificial pode ser a coisa certa para acelerar a tecnologia de células solares em spray, que pode revolucionar a forma como os consumidores usam a energia.

    Uma equipe de pesquisa da University of Central Florida usou o aprendizado de máquina, também conhecido como Inteligência Artificial para otimizar os materiais usados ​​para fazer células solares de perovskita (PSC). O material perovskita de haleto orgânico-inorgânico usado em PSC converte energia fotovoltaica em energia consumível.

    Essas perovskitas podem ser processadas no estado sólido ou líquido, oferecendo muita flexibilidade. Imagine ser capaz de pulverizar ou pintar pontes, casas e arranha-céus com o material, que então capturaria a luz, transformá-lo em energia e alimentá-lo na rede elétrica. Até agora, a indústria de células solares depende do silício por causa de sua eficiência. Mas isso é tecnologia velha com limites. Usando perovskitas, Contudo, tem uma grande barreira. Eles são difíceis de fazer em um material utilizável e estável. Os cientistas passam muito tempo tentando encontrar a receita certa para fazê-los com todos os benefícios - flexibilidade, estabilidade, eficiência e baixo custo. É aí que entra a inteligência artificial.

    O trabalho da equipe é tão promissor que suas descobertas são a matéria de capa de 13 de dezembro no Materiais de energia avançados Diário.

    Jayan Thomas da UCF liderou a equipe na revisão de mais de 2, 000 publicações revisadas por pares sobre perovskitas e a coleta de mais de 300 pontos de dados que foram inseridos no sistema de IA criado pela equipe. O sistema foi capaz de analisar as informações e prever qual receita de perovskita funcionaria melhor. Crédito:UCF, Karen Norum

    A equipe avaliou mais de 2, 000 publicações revisadas por pares sobre perovskitas e coletaram mais de 300 pontos de dados, em seguida, alimentados no sistema de IA que eles criaram. O sistema foi capaz de analisar as informações e prever qual receita de perovskita funcionaria melhor.

    "Nossos resultados demonstram que ferramentas de aprendizado de máquina podem ser usadas para criar materiais de perovskita e investigar a física por trás do desenvolvimento de PSCs altamente eficientes, "diz Jayan Thomas, o principal autor do estudo e um professor associado do NanoScience Technology Center com várias afiliações. "Este pode ser um guia para projetar novos materiais, conforme evidenciado por nossa demonstração experimental."

    Se este modelo for válido, isso significa que os pesquisadores podem identificar a melhor fórmula para criar um padrão mundial. Então, células solares em spray podem acontecer durante a nossa vida, dizem os pesquisadores.

    "Esta é uma descoberta promissora porque usamos dados de experimentos reais para prever e obter uma tendência semelhante a partir do cálculo teórico, o que é novo para PSCs. Também previmos a melhor receita para fazer PSC com diferentes perovskitas bandgap, "diz Thomas e seu aluno de pós-graduação, Jinxin Li, quem é o primeiro autor deste artigo. "As perovskitas têm sido um tópico de pesquisa quente nos últimos 10 anos, mas achamos que realmente temos algo aqui que pode nos mover para frente. "


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