Laut einer aktuellen Studie könnten Perowskit-Solarzellen vor dem Durchbruch stehen. KI und maschinelles Lernen würden demnach Messtechniken verbessern, die für eine Marktreife unabdingbar sind.
Solarzellen gelten als eine der wichtigsten Technologien, wenn es um eine nachhaltige Energieversorgung geht. Besonders geeignet erscheinen sogenannte Perowskit-Solarzellen, die hohe Wirkungsgrade aufweisen und gleichzeitig relativ günstig in der Produktion sind.
Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) demonstrierten nun, wie KI und maschinelles Lernen (ML) dabei helfen können, die Herstellung effizienter zu gestalten.
Du willst nicht abgehängt werden, wenn es um KI, Green Tech und die Tech-Themen von Morgen geht? Über 10.000 Vordenker bekommen jeden Tag die wichtigsten News direkt in die Inbox und sichern sich ihren Vorsprung.
Nur für kurze Zeit: Anmelden und mit etwas Glück Apple AirPods 4 gewinnen!
Mit deiner Anmeldung bestätigst du unsere Datenschutzerklärung. Beim Gewinnspiel gelten die AGB.
Perowskit-Solarzellen bestehen aus einer speziellen Materialklasse, die sich durch eine hohe Lichtabsorption auszeichnet. Außerdem lassen sich relativ flexible und dünne Zellen produzieren, was sie besonders vielseitig macht. Ein großes Problem ist jedoch die Stabilität. Denn bisher halten Perowskit-Solarzellen nicht so lange wie herkömmliche Silizium-Zellen. Zudem gibt es Herausforderungen bei der Massenproduktion.
Maschinelles Lernen: KI optimiert Perowskit-Solarzellen
Die KIT-Forscher haben jedoch eine Methode entwickelt, um mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) den Produktionsprozess genau zu überwachen. Dadurch können sie Fehler frühzeitig erkennen und die Qualität der Solarzellen verbessern. Mittels Deep Learning, einer speziellen Form des maschinellen Lernens, konnten sie in künstlichen neuronalen Netzen Muster in großen Datenmengen erkennen.
Am KIT haben die Wissenschaftler mit dieser Methode Messdaten aus der Fertigung analysiert. Sie konnten die Eigenschaften der Perowskit-Schichten genauer vorhersagen und dadurch optimieren. Das bedeutet: Schon während der Produktion lässt sich feststellen, ob eine Solarzelle reibungslos funktionieren wird oder nicht. Bislang hätten die Forscher dafür zusätzliche Untersuchungen vornehmen müssen. Doch durch das maschinelle Lernen entfällt dieser Schritt, was sowohl Zeit als auch Kosten spart.
Leistungsstarke und günstige Solarzellen für eine nachhaltige Zukunft
Die Forschungsergebnisse des KIT scheinen ein bedeutender Schritt zu sein, um Perowskit-Solarzellen marktreif zu machen. Ulrich Wilhelm Paetzold, einer der führenden Köpfe hinter der Studie, betont, dass diese Technologie das Potenzial hat, den Fotovoltaik-Markt zu revolutionieren.
Durch den Einsatz von KI kann sichergestellt werden, dass die Solarzellen eine gleichbleibend hohe Qualität haben – und das nicht nur im Labor, sondern auch in der industriellen Fertigung. Damit ließen sich künftig leistungsstärkere und günstigere Solarzellen in großem Maßstab produzieren.
Auch interessant:
