Fonte: rivista pv
I ricercatori statunitensi stanno utilizzando un approccio di fusione dei dati per identificare le perovskiti più stabili per le celle fotovoltaiche. Il loro metodo di apprendimento automatico combina i risultati dei test sulla perovskite con la modellazione fisica dei primi principi per identificare i migliori candidati.
Gli scienziati del Massachusetts Institute of Technology hanno proposto un nuovo approccio per identificare le migliori perovskiti per le applicazioni delle celle solari, a seconda di obiettivi specifici come la longevità, l'efficienza e la producibilità, nonché la disponibilità di materiali di base che i produttori mirano a raggiungere.
Gli scienziati hanno presentato le loro scoperte in "Un approccio alla fusione dei dati per ottimizzare la stabilità compositiva delle perovskiti ad alogenuri", che è stato recentemente pubblicato su Matter. Hanno descritto l'approccio come un quadro di apprendimento sequenziale vincolato dalla fisica per identificare le perovskiti organiche-inorganiche legate più stabili.
I ricercatori statunitensi hanno affermato che le perovskiti includono una vasta gamma di materiali che differiscono l'uno dall'altro per il modo in cui gli atomi sono disposti nel loro reticolo cristallino a strati. Questi strati, comunemente descritti come A, B e X, possono consistere ciascuno di atomi o composti diversi.
"Se si considerano anche solo tre elementi, i più comuni nelle perovskiti che le persone subiscono dentro e fuori si trovano nel sito A della struttura cristallina della perovskite", ha affermato il ricercatore Tonio Buonassisi, aggiungendo che questi elementi possono essere variati di un aumento dell'1% nella loro relativa composizione. “Il numero di passaggi diventa semplicemente assurdo. Diventa molto, molto grande e quindi poco pratico da cercare sistematicamente”.
Il metodo proposto, che si basa sull'apprendimento automatico, combina dati provenienti da diverse fonti in un approccio di fusione dei dati. Utilizza un sistema automatizzato per guidare la produzione e il test di una gamma di formulazioni di perovskite e quindi combina i risultati con la modellazione fisica dei primi principi, per guidare il prossimo ciclo di esperimenti. Gli scienziati ripetono questo processo più volte fino a quando i risultati non vengono perfezionati.
Finora il gruppo ha sintetizzato e testato circa il 2% delle possibili combinazioni tra tre componenti. Gli scienziati affermano di aver già identificato la formulazione più duratura per i materiali delle celle solari in perovskite fino ad oggi. Con questo materiale, hanno anche fabbricato un piccolo chip e lo hanno inserito in una cella solare esistente, scoprendo che può aumentare la stabilità del dispositivo di oltre tre volte, senza compromettere la sua efficienza di conversione dell'energia.
"Un altro punto di questo lavoro è che dimostriamo effettivamente, dalla selezione chimica fino alla realizzazione di una cella solare", ha affermato il ricercatore Shijing Sun. “E ci dice che la sostanza chimica suggerita dall'apprendimento automatico non è solo stabile nella sua forma indipendente. Possono anche essere tradotti in celle solari reali e portano a una maggiore affidabilità”.
