Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, den Ausbau von Solaranlagen voranzutreiben. Das Material Perowskit spielt dabei eine entscheidende Rolle.
Der Ausbau von nachhaltigen Methoden zur Stromerzeugung ist in diesem Jahr relevanter denn je. Der voranschreitende Klimawandel und die Ukrainekrise zeigten unsere Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen. Vor allem Europa muss hier noch aufholen.
Projekte auf dem ganzen Kontinent stimmen zwar Zuversichtlich. Doch das reicht noch nicht aus. Denn für den Ausbau von beispielsweise Solarparks benötigen wir innovative Technologien, die die Energieausbeute maximieren.
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Gleichzeitig benötigen wir Batterien, um überschüssige Energie zu speichern. Zwar sehen wir hierzulande schon viele Solar-Panels auf den Dächern, an Autobahnen oder auf Feldern, trotzdem deckte die Ausbeute im Jahr 2021 gerade einmal 8,8 Prozent unseres Bedarfs.
Revolutionieren Perowskit-Solarzellen den Markt?
Ein Material, das zur Lösung des Problems beitragen kann, ist Perowskit. Dieses löst das heute im Einsatz befindliche Silizium wohl bald ab und überwindet einen Nachteil des Materials. Denn Silizium-Zellen haben einen Wirkungsgrad von circa 15 Prozent. Perowskit-Zellen erreichen hingegen bis zu 30 Prozent.
Wissenschaftler stellen bereits heute Solarzellen aus Perowskit her. Eine Skalierung dieses Ansatzes war bisher jedoch noch nicht möglich. Bei der Herstellung müssen nämlich Dutzende Parameter berücksichtigt werden. Forschenden von der Stanford Universität und dem Massachusetts Institute of Technology (MIT) gelang nun ein Durchbruch.
Sie trainierten einen Algorithmus mit Daten aus vorherigen Experimenten und menschlichen Erfahrungen und erreichten so einen Wirkungsgrad von 18,5 Prozent.
Künstliche Intelligenz kalkuliert optimale Produktionsmethoden
Die Produktion der Zellen sieht dann wie folgt aus: Ähnlich wie beim Zeitungsdruck pressen zwei Rollen ein Lösungsmittel auf die Oberfläche des Trägermaterials. Anschließend druckt die Maschine die Perowskit-Komponente auf und schneidet die Zellen zu.
Damit das Endprodukt auch funktionsfähig ist, überwacht die KI kontinuierlich alle Variablen und Eigenschaften. Durch die Nutzung von subjektiven Trainingsdaten und objektiven Erfahrungen der Forschenden entsteht ein erstes effektives Produktionssystem.
Ist die Umgebungstemperatur zu hoch, passt der Algorithmus diese an. Das Gleiche passiert mit Feuchtigkeit oder jedweder anderen Variable. Der Algorithmus ist Open Source und auf GitHub verfügbar.
Erste Panels besitzen einen Wirkungsgrad von 18,5 Prozent und können mit klassischen Silizium-Anlagen mehr als mithalten. Laut den Forschenden entstehen in den kommenden zwei Jahren auf diesem Weg idealerweise erste marktreife Perowskit-Panels.
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