Pin mặt trời perovskite đang nổi lên như một giải pháp thay thế linh hoạt và bền vững cho pin mặt trời silicon truyền thống.

Các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Karlsruhe (KIT) và Viện Helmholtz Erlangen-Nürnberg (HI ERN) đã sử dụng sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và tổng hợp tự động thông lượng cao.

Họ đã có một khám phá mang tính đột phá.

Cách tiếp cận sáng tạo của họ đã xác định được các phân tử hữu cơ mới giúp tăng đáng kể hiệu quả của pin mặt trời perovskite, đạt được kết quả chỉ trong vài tuần mà nếu không sẽ mất nhiều năm. Bước đột phá này chứng minh tiềm năng biến đổi của AI trong việc đẩy nhanh quá trình khám phá vật liệu và tối ưu hóa công nghệ năng lượng.

Khám phá do AI thúc đẩy

Nhóm nghiên cứu bắt đầu với cơ sở dữ liệu gồm khoảng một triệu phân tử ảo, mỗi phân tử có các đặc tính cấu trúc riêng biệt. Sử dụng các phương pháp cơ học lượng tử, họ đã phân tích 13.000 phân tử được chọn ngẫu nhiên để tìm các đặc điểm chính như mức năng lượng, độ phân cực và hình học.

Từ tập hợp con này, 101 phân tử có các đặc tính đa dạng nhất đã được tổng hợp bằng hệ thống rô-bốt tại HI ERN. Sau đó, các phân tử này được thử nghiệm trong pin mặt trời để đo hiệu suất của chúng.

Dữ liệu từ các thí nghiệm này được sử dụng để đào tạo một mô hình AI, sau đó đề xuất thêm 48 phân tử để tổng hợp. Quá trình lặp đi lặp lại này đã giảm nhu cầu thực hiện hàng trăm nghìn thí nghiệm, tiết kiệm đáng kể thời gian và tài nguyên.

Kết quả đột phá

Chiến lược do AI hướng dẫn đã dẫn đến việc phát hiện ra các phân tử làm tăng hiệu suất của một tế bào năng lượng mặt trời tham chiếu khoảng hai phần trăm, đạt hiệu suất ấn tượng 26,2%. Một trong những lợi thế chính của phương pháp này là khả năng xác định các vật liệu có hiệu suất cao bất ngờ, chẳng hạn như các vật liệu có chứa nhóm hóa học như amin.

đã bị bỏ qua bởi trực giác hóa học truyền thống. Mô hình AI cũng ưu tiên các phân tử có dự đoán không chắc chắn, dẫn đến những khám phá đáng ngạc nhiên có thể đã bị bỏ qua khi sử dụng các phương pháp thông thường.

Ứng dụng rộng hơn

Phương pháp tiếp cận do AI thúc đẩy này không chỉ giới hạn ở pin mặt trời. Nó có thể được áp dụng cho các lĩnh vực nghiên cứu vật liệu khác, chẳng hạn như phát triển vật liệu pin mới hoặc tối ưu hóa toàn bộ các thành phần. Sự thành công của chiến lược này chứng minh tiềm năng của AI trong việc cách mạng hóa khoa học vật liệu bằng cách đẩy nhanh quá trình khám phá các vật liệu hiệu suất cao trong khi giảm thiểu chi phí.

Ví dụ, phương pháp tương tự có thể được sử dụng để xác định vật liệu lưu trữ năng lượng, xúc tác hoặc thậm chí là dược phẩm, mở ra khả năng đổi mới mới trong nhiều ngành công nghiệp.

Kết luận

Việc tích hợp AI và tổng hợp tự động đã chứng minh là một bước ngoặt trong quá trình tìm kiếm vật liệu quang điện tốt hơn. Bằng cách tận dụng AI để dự đoán và ưu tiên các phân tử có triển vọng, các nhà nghiên cứu có thể đạt được đột phá nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Cách tiếp cận sáng tạo này không chỉ thúc đẩy lĩnh vực pin mặt trời perovskite mà còn mở đường cho những khám phá trong tương lai về vật liệu năng lượng và hơn thế nữa. Khi AI tiếp tục phát triển, vai trò của nó trong khoa học vật liệu có thể sẽ mở rộng, cung cấp các công cụ mới để giải quyết một số thách thức cấp bách nhất của thế giới về năng lượng và tính bền vững.