Central Florida Üniversitesi'ndeki bir araştırma ekibi, en iyi malzemeleri belirleyecek bir sistem geliştirmek için Perovskite güneş pili (PSC) araştırmasına Yapay Zeka (AI) uyguladı. PSC'de kullanılan Organik-İnorganik halojenür perovskit malzemesi, fotovoltaik gücün tüketilebilir enerjiye dönüştürülmesine yardımcı olur. Bu perovskit güneş pilleri katı veya sıvı halde işlenebilir ve böylece esneklik sunar.
Araştırmacılar, perovskitler hakkında 2000'den fazla hakemli yayını gözden geçirdi ve 300'den fazla veri noktası topladı ve bunlar daha sonra bir makine öğrenme algoritmasına beslendi. Bunun üzerine, sistem bilgiyi analiz etti ve püskürtmeli perovskite güneş enerjisi teknolojisi için hangi tarifin en iyi sonucu vereceğini tahmin etti.
Araştırmacılar, makine öğrenimi yaklaşımının, malzeme bileşimini nasıl optimize edeceklerini anlamalarına ve perovskite güneş pillerinin en iyi tasarım stratejilerini ve potansiyel performansını tahmin etmelerine yardımcı olduğunu söyledi. Makine öğrenimi tahminleri, Shockley-Queisser sınırına karşılık geldi. Makine öğrenimi ayrıca taşıma katmanı ile perovskit katmanı arasındaki optimum sınır yörünge enerjilerinin tahmin edilmesine de yardımcı oldu.
Püskürtmeli güneş pilleri, ışığı yakalamak, enerjiye dönüştürmek ve elektrik şebekesine beslemek için köprüleri, binaları, evleri ve diğer yapıları püskürtmek için kullanılabilir. Formülün, esnek, istikrarlı, verimli ve düşük maliyetli perovskitler yapmak için standart tarif / kılavuz haline gelebileceği tahmin edilmektedir.
Araştırma, Advanced Energy Materials'da (www.doi.org/10.1002/aenm.201970181) yayınlandı.