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澳洲研究團隊利用人工智慧「突破製造挑戰」開發高效鈣鈦礦太陽能電池

澳洲皇家墨爾本理工大學(RMIT)、莫納什大學(Monash University)澳洲國家科學機構CSIRO的激子科學卓越中心(Centre of Excellence in Exciton Science)、拉籌伯大學和美國喬治亞理工學院的研究人員最近成功利用人工智慧在短短幾週內開發出鈣鈦礦太陽能電池,繞過了過去多年來人為試誤的優化過程。這一突破性成就有望加速太陽能電池技術的發展,並提高製造效率。

Nastaran Meftahi博士

鈣鈦礦太陽能電池一直以來都是製造過程複雜、效率難以穩定的挑戰。研究團隊表示:「以往的製造過程更像是煉金術,雖然已經取得了創紀錄的效率,但難以複製。這次的研究突破了這一困境,成功開發了一種快速、可重複地製造和測試新太陽能電池的方法,每一代都能從前一代中學習並改進。」


研究人員利用機器學習模型,由RMIT的Nastaran Meftahi博士、Andrew Christofferson博士和Salvy Russo教授共同開發。同時,莫納什大學的Adam Surmiak博士正在建造一個價值數百萬美元的太陽能電池製造自動化系統,該系統能夠預測大量有前景的新型鈣鈦礦太陽能電池的化學配方。

Adam Surmiak博士

該團隊的集成工作成功生產了可重複的鈣鈦礦太陽能電池,其功率轉換效率達到16.9%,並且這一效果在沒有人為介入的情況下實現,顯示了機器學習模型的優越性。Meftahi博士強調:「這種可重複性的16.9%轉換效率勝過以往高達30%,不過機器學習模型只是代表了進一步優化的起點,無論是功率轉換效率還是穩定性方面。」


Surmiak博士的團隊則使用新穎裝置設計和表現了16種以前從未見過的新太陽能電池,Meftahi博士利用這些數據預測了256種新太陽能電池配方的特性。這種結合機器學習和自動化的方法不僅提高了生產效率,還有望應用於其他類型的太陽能電池,包括矽或有機材料製成的太陽能電池。


Meftahi博士表示,團隊熱衷於與產業夥伴共同合作,進一步測試和標準化他們的工作,以實現商業化的可能性。這一研究不僅為太陽能技術的發展帶來了新的契機,也為機器學習在材料科學和能源領域的應用開創了新的可能性。


參考文獻及圖片來源:

使用人工智慧來推進鈣鈦礦太陽能電池的生產;https://mp.weixin.qq.com/s/eMm2SE8dxMOQznP4BEJfRA

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