德國科學家最近展示了如何利用人工智慧（AI）實現大規模製造鈣鈦礦太陽能電池的方法，這項研究結合了深度學習和可解釋的人工智慧，以識別在半導體薄膜形成過程中的微小變化。這些變化難以被人類分析，但透過AI的幫助，可以實現有前景的光伏技術的大規模生產。
鈣鈦礦電池是一種含有多種元素和特定晶體結構的材料，與傳統的矽太陽能電池相比可以達到更高的效率。然而，目前這些電池存在許多缺陷，例如在潮濕和光照下容易降解，難以大規模生產。
這項研究聚焦於鈣鈦礦太陽能電池，先前的工作主要集中在優化薄膜本身的特定類型、晶體結構或帶隙等參數，而這項新研究則涉及整個製程。研究團隊使用深度學習和可解釋的人工智慧，分析了超過1,000個金屬鹵化物鈣鈦礦製成的薄膜的乾燥和結晶情況。這些分析基於捕獲每個新興薄膜在多個時間點光致發光的視頻數據，結果顯示，相較於人類分析，人工智慧視訊分析提供了更多控制薄膜品質因素的資訊。
他們表示，這種技術使鈣鈦礦太陽能電池的工業化更加接近，避免了昂貴的試驗-錯誤實驗，僅通過分析數據集就能提出可行的建議。然而，研究人員也指出這種方法存在一些限制，例如不能準確預測太陽能電池的效率，且依賴足夠的訓練資料。另外，提高數據的品質和空間分辨率可能有助於更好地突顯晶體缺陷。總的來說，這項研究被視為使鈣鈦礦太陽能電池工業化更近一步的重要進展。
參考文獻及圖片來源： AI Could Help Industrialize Novel Solar Cells;
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