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.
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.
Другие новости
5 цікавих фактів про відновлювану енергіюНе всім відомі факти про відновлювану енергетику, які можуть справді здивуватиПолная версия новости
Встановлювати тільки панелі чи ще й акумулятори?Актуальність гібридних СЕС, що поєднують генерацію та накопичення електроенергії добре видно на прикладі НімеччиниПолная версия новости
Контакты
