Vadinamieji „perovskitiniai plonasluoksniai fotovoltiniai elementai“, kaip ir gerai žinomi silicio pagrindo saulės elementai, gali saulės spinduliuotę paversti mums reikalinga elektros energija.
Perovskitas gali būti kietos arba skystos būsenos ir taip suteikti daug lankstumo. Įsivaizduokite, kaip būtų šaunu, jei tiesiog ant namų, dangoraižių, tiltų ir kitur galėtume užpurkšti saulės elementus, kurie gamintų elektros energiją.
Iki šiol saulės elementų pramonė remiasi silicio pagrindo fotoelementais ir daugiausiai dėl jo efektyvumo.
Mokslininkai perovskitiniais saulės elementais intensyviai domisi jau daugiau kaip 10 metų, tačiau iki šiol jiems sunkiai sekasi pasiekti, kad tokių elementų gamyba būtų ekonomiškai patraukli, o ir efektyvumas dar nėra tas, kuris tenkintų.
Tačiau „UCF“ universiteto mokslininkai pasitelkė dirbtinį intelektą ir jo mašininį mokymąsi (angl. machine learning – DELFI). Būtent jis gali palengvinti mokslininkų paieškas.
Dirbtinis intelektas apdorojo virš 2000 recenzuotų mokslininkų straipsnių ir iš juose pateiktų duomenų apie perovskitinius elementus, sugebėjo numatyti „geriausius perovskitinių elementų receptus“.
„Mūsų rezultatai rodo, kad mašininio mokymosi priemonės gali būti naudingos kuriant perovskito medžiagas ir aiškinantis efektyvesnių perovskitinių fotovoltinių elementų fiziką“, – teigia tyrimo vadovas Jayan’as Thomas’as ir priduria, kad „mes naudojome realių eksperimentų duomenis ir nustatėme geriausią receptą, kaip pagaminti perovskitinį fotovoltinį elementą.“
Tyrėjų komanda tikisi, kad jų sukurta mašininio mokymosi technika leis sukurti ateities medžiagą, pasižyminčią lankstumu bei efektyvumu, ir tam nereikės didžiulių išlaidų.
Šis tyrimas yra toks svarbus, kad tapo labiausiai aptarinėjamu gruodžio 12 d. pasirodžiusiame moksliniame žurnale „Advanced Energy Materials“ bei papuošė jo viršelį. Su tyrimu galite susipažinti ČIA.