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    La inteligencia artificial puede ayudar a los científicos a fabricar células solares en aerosol

    Crédito:CC0 Public Domain

    La inteligencia artificial puede ser justo lo que necesita para acelerar la tecnología de células solares en aerosol, lo que podría revolucionar la forma en que los consumidores utilizan la energía.

    Un equipo de investigación de la Universidad de Florida Central utilizó Machine Learning, también conocida como Inteligencia Artificial para optimizar los materiales utilizados para fabricar células solares de perovskita (PSC). El material de perovskitas de haluro orgánico-inorgánico utilizado en la PSC convierte la energía fotovoltaica en energía consumible.

    Estas perovskitas se pueden procesar en estado sólido o líquido, ofreciendo mucha flexibilidad. Imagínese poder rociar o pintar puentes, casas y rascacielos con el material, que luego capturaría la luz, convertirlo en energía y alimentarlo a la red eléctrica. Hasta ahora, la industria de las células solares se ha basado en el silicio debido a su eficiencia. Pero esa es tecnología antigua con límites. Usando perovskitas, sin embargo, tiene una gran barrera. Son difíciles de fabricar en un material estable y utilizable. Los científicos pasan mucho tiempo tratando de encontrar la receta adecuada para prepararlos con todos los beneficios:flexibilidad, estabilidad, eficiencia y bajo costo. Ahí es donde entra la inteligencia artificial.

    El trabajo del equipo es tan prometedor que sus hallazgos son la historia de portada del 13 de diciembre en el Materiales energéticos avanzados diario.

    Jayan Thomas de UCF lideró al equipo en la revisión de más de 2, 000 publicaciones revisadas por pares sobre perovskitas y la recopilación de más de 300 puntos de datos que se introdujeron en el sistema de inteligencia artificial que creó el equipo. El sistema pudo analizar la información y predecir qué receta de perovskitas funcionaría mejor. Crédito:UCF, Karen Norum

    El equipo revisó más de 2, 000 publicaciones revisadas por pares sobre perovskitas y recopilaron más de 300 puntos de datos que luego se incorporaron al sistema de inteligencia artificial que crearon. El sistema pudo analizar la información y predecir qué receta de perovskitas funcionaría mejor.

    "Nuestros resultados demuestran que las herramientas de aprendizaje automático se pueden utilizar para elaborar materiales de perovskita e investigar la física detrás del desarrollo de PSC altamente eficientes, "dice Jayan Thomas, autor principal del estudio y profesor asociado en el Centro de Tecnología de Nanociencia con múltiples afiliaciones. "Esto puede ser una guía para diseñar nuevos materiales como lo demuestra nuestra demostración experimental".

    Si este modelo se confirma, significa que los investigadores podrían identificar la mejor fórmula para crear un estándar mundial. Entonces, las células solares rociadas pueden suceder durante nuestra vida, dicen los investigadores.

    "Este es un hallazgo prometedor porque utilizamos datos de experimentos reales para predecir y obtener una tendencia similar a partir del cálculo teórico, que es nuevo para los PSC. También predijimos la mejor receta para hacer PSC con diferentes perovskitas bandgap, "dice Thomas y su estudiante de posgrado, Jinxin Li, quien es el primer autor de este artículo. "Las perovskitas han sido un tema de investigación candente durante los últimos 10 años, pero creemos que realmente tenemos algo aquí que puede hacernos avanzar ".


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