المصدر: مجلة الكهروضوئية
يستخدم الباحثون الأمريكيون نهج دمج البيانات لتحديد أكثر البيروفسكايت استقرارًا للخلايا الكهروضوئية. تجمع طريقة التعلم الآلي الخاصة بهم بين نتائج اختبار البيروفسكايت والنمذجة الفيزيائية للمبادئ الأولى لتحديد أفضل المرشحين.
اقترح العلماء في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نهجًا جديدًا لتحديد أفضل البيروفسكايت لتطبيقات الخلايا الشمسية ، اعتمادًا على أهداف محددة مثل طول العمر والكفاءة والإنتاجية ، بالإضافة إلى توافر المواد المصدر التي تهدف الشركات المصنعة إلى تحقيقها.
قدم العلماء النتائج التي توصلوا إليها في "نهج دمج البيانات لتحسين الاستقرار التركيبي للهاليد بيروفسكايت" ، والذي نُشر مؤخرًا في مادة Matter. لقد وصفوا النهج كإطار تعليمي متسلسل مقيد بالفيزياء لتحديد البيروفسكايت العضوي غير العضوي الأكثر استقرارًا.
قال الباحثون الأمريكيون إن البيروفسكايت يحتوي على مجموعة واسعة من المواد التي تختلف عن بعضها البعض بالطريقة التي يتم بها ترتيب الذرات في شبكتها البلورية ذات الطبقات. يمكن أن تتكون كل واحدة من هذه الطبقات ، والتي توصف عادة باسم A و B و X ، من ذرات أو مركبات مختلفة.
قال الباحث تونيو بوناسيسي: "إذا كنت تفكر في ثلاثة عناصر فقط ، فإن العناصر الأكثر شيوعًا في البيروفسكايت التي يدخلها الناس ويخرجون منها هي في الموقع A من التركيب البلوري للبيروفسكايت" ، مضيفًا أن هذه العناصر يمكن أن تتنوع بنسبة 1٪ زيادة في تكوينها النسبي. "عدد الخطوات يصبح غير معقول. يصبح البحث كبيرًا جدًا جدًا وبالتالي من غير العملي البحث فيه بشكل منهجي ".
الطريقة المقترحة ، التي تعتمد على التعلم الآلي ، تجمع البيانات من مصادر مختلفة في نهج دمج البيانات. يستخدم نظامًا آليًا لتوجيه إنتاج واختبار مجموعة من تركيبات البيروفسكايت ، ثم يجمع النتائج مع النمذجة الفيزيائية الأولية ، لتوجيه الجولة التالية من التجارب. كرر العلماء هذه العملية عدة مرات حتى يتم تنقيح النتائج.
حتى الآن ، قامت المجموعة بتركيب واختبار حوالي 2٪ من التركيبات الممكنة بين ثلاثة مكونات. يزعم العلماء أنهم قد حددوا بالفعل أكثر التركيبات ديمومة لمواد الخلايا الشمسية البيروفسكايت حتى الآن. باستخدام هذه المادة ، قاموا أيضًا بتصنيع شريحة صغيرة ووضعها في خلية شمسية موجودة ، واكتشفوا أنها يمكن أن تزيد من استقرار الجهاز بأكثر من ثلاث مرات ، دون المساس بكفاءة تحويل الطاقة.
قال الباحث شيجينغ صن: "نقطة أخرى في هذا العمل هي أننا في الواقع نوضح ، على طول الطريق من الاختيار الكيميائي حتى نصنع خلية شمسية في النهاية". ويخبرنا أن المادة الكيميائية المقترحة بالتعلم الآلي ليست مستقرة فقط في شكلها القائم بذاته. يمكن أيضًا ترجمتها إلى خلايا شمسية واقعية ، وتؤدي إلى تحسين الموثوقية ".
