Ученые США используют машинное обучение для создания солнечных панелей

Эффективнее расходовать солнечную энергию помогают вычислительные технологии. Использование искусственного интеллекта позволяет открывать новые химические соединения для создания более продуктивных солнечных батарей, оптимизировать инвестиции.

30.01.20

В Университете Центральной Флориды исследователи работают над повышением эффективности перовскитных модулей. Это гибридные солнечные панели, состоящие из неорганических и органических элементов. Уже сейчас их КПД достигает 28%, что значительно выше показателей популярных на рынке кремниевых устройств. Чтобы упростить процесс нахождения наиболее производительной композиции, ученые используют машинное обучение. Цель американских лаборантов - приблизиться к теоретическому пределу Шокли-Кейссера, то есть довести продуктивность солнечных элементов до 33%. Для обучения ИИ поиску наилучших комбинаций для получения химических соединений ученые использовали 333 точки данных из 2 тысяч рецензируемых исследований.  

• 
• 

• 

  12.08.2020Jinko представляє нові сонячні батареї потужністю 610 Вт

  Відомий виробник сонячних панелей з Китаю, JinkoSolar, в суботу на виставці SNEC PV Power Expo в Шанхаї презентував нові моделі з потужністю 610 Вт.

  Полная версия новости
• 

  12.08.2020Trina Solar демонструє власний модуль на 600 Вт

  Ще один китайський гігант вирішив не відставати від конкурентів та заявив про випуск моделей 600+ Вт у продаж до кінця першого кварталу 2021 року.

  Полная версия новости