Вчені США використовують машинне навчання для створення сонячних панелей

В Університеті Центральної Флориди дослідники працюють над підвищенням ефективності перовскітним модулів. Це гібридні сонячні панелі, що складаються з неорганічних і органічних елементів. Вже зараз їх ККД досягає 28%, що значно вище показників популярних на ринку кремнієвих пристроїв. Щоб спростити процес знаходження найбільш продуктивною композиції, вчені використовують машинне навчання. Мета американських лаборантів - наблизитися до теоретичної межі Шоклі-Кейссера, тобто довести продуктивність сонячних елементів до 33%. Для навчання ІІ поиска найкращих комбінацій для Отримання хімічніх Сполука Вчені вікорістовувалі 333 точки Даних з 2 тисяч рецензованіх ДОСЛІДЖЕНЬ.