Việc sản xuất pin mặt trời perovskite, được biết đến với hiệu quả trong việc chuyển đổi ánh sáng mặt trời thành điện năng, đang trải qua quá trình chuyển đổi thông qua việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy.
Pin mặt trời song song sử dụng chất bán dẫn perovskite đã chứng minh hiệu suất vượt trội so với pin mặt trời silicon truyền thống. Tuy nhiên, những cải tiến về độ ổn định và quy trình sản xuất là điều cần thiết để đưa công nghệ này ra thị trường.
Các nhà nghiên cứu từ Viện Công nghệ Karlsruhe (KIT), phối hợp với Helmholtz Imaging tại Trung tâm Nghiên cứu Ung thư Đức (DKFZ) và Helmholtz AI, đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc dự đoán và nâng cao chất lượng của các lớp perovskite trong quá trình sản xuất.
Công nghệ pin mặt trời thế hệ tiếp theo
Bằng cách khai thác sức mạnh của máy học và các phương pháp AI cải tiến, họ có thể đánh giá chất lượng của các lớp này bằng cách phân tích các biến đổi về phát xạ ánh sáng trong quá trình sản xuất.
Pin mặt trời song song perovskite kết hợp pin mặt trời perovskite với pin mặt trời dựa trên silicon thông thường, đánh dấu chúng là công nghệ thế hệ tiếp theo.
Theo các nhà nghiên cứu, với hiệu suất vượt quá 33%, cao hơn đáng kể so với pin mặt trời silicon truyền thống và sử dụng nguyên liệu thô tiết kiệm chi phí, những tế bào này hứa hẹn sẽ được áp dụng rộng rãi.
Việc sản xuất các pin mặt trời tiên tiến này bao gồm việc tạo ra các lớp mỏng đa tinh thể cao cấp mà không có thiếu sót hoặc lỗ hổng bằng các phương pháp có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí. Vượt qua thách thức này là rất quan trọng để sản xuất pin mặt trời hiệu quả cao ở quy mô công nghiệp, cần thiết cho quá trình chuyển đổi năng lượng đang diễn ra.
Một nỗ lực hợp tác đã được khởi xướng bởi các chuyên gia về pin mặt trời perovskite của KIT và các chuyên gia về Học máy và Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích (XAI) từ Helmholtz Imaging và Helmholtz AI để giải quyết sự phức tạp của quy trình sản xuất.
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng các phương pháp AI để đào tạo và phân tích mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng một tập dữ liệu khổng lồ, bao gồm các bản ghi video ghi lại sự phát quang của các lớp perovskite mỏng trong quá trình sản xuất.
Quang phát quang, sự phát xạ bức xạ của các lớp bán dẫn được kích thích bởi nguồn sáng bên ngoài, đã cung cấp những hiểu biết quan trọng mà các chuyên gia con người không thể nhận thấy được.
Các nhà nghiên cứu đã đi tiên phong trong việc sử dụng hệ thống AI học máy để phát hiện các dấu hiệu tiềm ẩn về chất lượng lớp phủ từ bộ dữ liệu mở rộng, khác với các phương pháp truyền thống.
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng các phương pháp Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được để sàng lọc các chỉ báo khác nhau do hệ thống AI tạo ra, cho phép họ hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng lớp phủ.
Chuyển đổi mô hình
Nhóm nghiên cứu đã quan sát thực nghiệm những biến đổi về phát quang trong quá trình sản xuất, làm nổi bật tác động của nó đến chất lượng lớp phủ. Theo các nhà nghiên cứu, việc sử dụng AI một cách sáng tạo, đặc biệt là XAI, là một sự thay đổi mô hình trong khoa học vật liệu, mang lại những hiểu biết có hệ thống vượt xa các phương pháp tiếp cận truyền thống.
Bằng cách tận dụng AI, các nhà nghiên cứu đã đạt được sự hiểu biết toàn diện về các yếu tố ảnh hưởng đến việc sản xuất pin mặt trời cao cấp, cho phép tiếp cận các thí nghiệm có mục tiêu và chiến lược hơn.
Hệ thống AI, được đào tạo để nhận biết các mẫu trong các biến thể phát quang, đã chứng tỏ là công cụ dự đoán mức hiệu suất của từng pin mặt trời dựa trên sự phát xạ ánh sáng quan sát được trong quá trình sản xuất.
“Đây là những kết quả cực kỳ thú vị,” nói Ulrich W. Paetzold từ Viện Công nghệ Cấu trúc Vi mô và Viện Kỹ thuật Ánh sáng tại KIT.
“Nhờ sử dụng kết hợp AI, chúng tôi có manh mối chắc chắn và biết những thông số nào cần phải thay đổi ngay từ đầu để cải thiện sản xuất. Giờ đây, chúng tôi có thể tiến hành các thử nghiệm của mình theo cách có mục tiêu hơn và không còn bị buộc phải xem xét nữa.” bịt mắt tìm kim đáy biển. Đây là kế hoạch chi tiết cho nghiên cứu tiếp theo cũng áp dụng cho nhiều khía cạnh khác của nghiên cứu năng lượng và khoa học vật liệu”, ông nói thêm.
Những phát hiện của nghiên cứu đã được phát hành trên tạp chí Vật liệu nâng cao.
ⓒ 2023 TECHTIMES.com Mọi quyền được bảo lưu. Không sao chép mà không được phép.