Forscher haben einen KI-Algorithmus programmiert, der die Entwicklung von Perowskit-Solarzellen vorantreiben soll. Denn die Herstellung der Module ist oftmals äußerst komplex.
Im Rahmen des Klimawandels investierten viele Nationen weltweit in die Weiterentwicklung der Solartechnologie. Doch inzwischen erreichen klassischen Silizium-Panels ihr Leistungslimit – eine Effizienz von über 30 Prozent scheint nicht machbar.
Doch ein anderes Material offenbart deutlich mehr Potenzial bei der Herstellung von Solaranlagen: Perowskit. Denn Hybridzellen aus Perowskit und Silizium erreichen bereits einen höheren Wirkungsgrad als Silizium-Panels. Dennoch steht die Entwicklung von Perowskit-Systemen erst am Anfang.
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Der Prozess zur Herstellung und Verarbeitung von dünnen Perowskit-Halbleiterfilmen gestaltet sich sehr komplex. Folglich kommt es bei der Herstellung von Solarpanels zu großen Qualitätsunterschieden. Das ist ein Umstand, der die Kommerzialisierung von Anlagen aus der Verbindung noch im Wege steht.
Perowskit-Solarzellen: KI soll Herstellung optimieren
Eine neue Studie fokussierte sich deshalb kürzlich auf die Optimierung der Herstellung. Bisherige Fortschritte in der skalierbaren Fertigung beschränkten sich auf schrittweise und willkürliche Versuchs-und-Irrtums-Verfahren. Die Forscher nutzen in ihrem Ansatz hingegen einen auf Deep Learning basierenden Algorithmus. Dabei kam eine sogenannte erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI) heraus, die Beziehungen zwischen Sensordaten und den Leistungsindikatoren der resultierenden Solarzellen analysiert.
Denn häufig sind diese Beziehungen derart kompliziert, als dass sie nur schwer verständlich für den Menschen sind. Die Studie zeigte, wie die durch die KI gewonnenen Erkenntnisse in handlungsorientierte Empfehlungen für die Verarbeitung von Perowskit-Dünnfilme umgesetzt werden können.
Das stellt einen immensen Fortschritt in Richtung einer industriellen Solarzellenproduktion auf Basis von Perowskit dar. Die Untersuchung demonstrierte weiterhin, dass XAI-Methoden eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung der Entwicklung von Energiewerkstoffen spielen können.
Künstlicher Intelligent entgehen keine Daten
Zusammenfassend bringt der Einsatz der KI deutlich detailliertere Aufzeichnung über Informationen, die dem menschlichen Auge bei der Herstellung schnell entgehen. Darunter fallen etwa Abhängigkeiten zwischen den Materialien, die während der Produktion miteinander interagieren oder reagieren. Eine schnellere Weiterentwicklung und Optimierung bestehender Prozesse ist die Folge.
Außerdem demonstrieren die Forscher mit ihrem Deep-Learning-Algorithmus, inwieweit Computersysteme bereits heute bei der alltäglichen Arbeit eine große Rolle spielen können. Möglicherweise ermöglichen weitere Ergebnisse und Prozessoptimierungen auf diesem Weg bereits zeitnah eine erste kommerziell verfügbare Perowskit-Solarzelle.
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