ทีมวิจัยที่มหาวิทยาลัย Central Florida ได้ประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI)กับการวิจัยเซลล์แสงอาทิตย์perovskite (PSC)เพื่อพัฒนาระบบเพื่อระบุวัสดุที่ดีที่สุด วัสดุ Perovskite อินทรีย์ - อนินทรีย์ที่ใช้ใน PSC ช่วยในการแปลงพลังงานไฟฟ้าโซลาร์เซลล์เป็นพลังงานสิ้นเปลือง เซลล์แสงอาทิตย์ Perovskite เหล่านี้สามารถประมวลผลในสถานะของแข็งหรือของเหลวได้จึงมีความยืดหยุ่น
นักวิจัยได้รับการตรวจสอบมากกว่า 2000 สิ่งพิมพ์ peer-reviewed เกี่ยวกับ perovskites และสะสมมากกว่า 300 จุดข้อมูลที่ได้รับการเลี้ยงดูจากนั้นเป็นขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจากนั้นระบบได้วิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ว่าสูตรใดสำหรับเทคโนโลยีพลังงานแสงอาทิตย์ Perovskite แบบสเปรย์ออนจะทำงานได้ดีที่สุด
นักวิจัยกล่าวว่าแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้พวกเขาเข้าใจวิธีปรับองค์ประกอบของวัสดุให้เหมาะสมและคาดการณ์กลยุทธ์การออกแบบที่ดีที่สุดและประสิทธิภาพที่เป็นไปได้ของเซลล์แสงอาทิตย์ Perovskite การคาดการณ์ของแมชชีนเลิร์นนิงสอดคล้องกับขีด จำกัด ของ Shockley-Queisser การเรียนรู้ของเครื่องยังช่วยในการทำนายพลังงานวงโคจรชายแดนที่เหมาะสมระหว่างชั้นการขนส่งและชั้น perovskite
เซลล์แสงอาทิตย์แบบสเปรย์ออนสามารถใช้ในการพ่นสีสะพานอาคารบ้านและโครงสร้างอื่น ๆ เพื่อจับแสงเปลี่ยนเป็นพลังงานและป้อนเข้าไปในกริดไฟฟ้า คาดว่าสูตรนี้จะกลายเป็นสูตร / แนวทางมาตรฐานสำหรับการสร้าง perovskites ที่ยืดหยุ่นมีเสถียรภาพมีประสิทธิภาพและต้นทุนต่ำ
งานวิจัยนี้ตีพิมพ์ใน Advanced Energy Materials (www.doi.org/10.1002/aenm.201970181)