人工智能可以帮助科学家制造太阳能电池

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人工智能可能正是加速太阳能电池喷涂技术的东西，这将彻底改变消费者使用能源的方式。一个研究小组已经使用机器学习，即用人工智能来优化用于制造钙钛矿太阳能电池(PSC)的材料。PSC中使用的有机-无机卤化物钙钛矿材料将光伏电能转化为可消耗能源。

佛罗里达大学的一个研究小组，使用机器学习进行了上述太阳能电池的研究。钙钛矿可在固态或液态下加工，具有非常大的灵活性，用这种材料在桥梁、房屋和摩天大楼上喷漆，然后捕捉光线，将其转化为能量，并将其输入电网，是一个非常可行的设想。

迄今为止，太阳能电池行业一直依赖于硅，主要原因是它的效率很高。但那是有限制的老技术。钙钛矿可以攻克这个限制，然而使用钙钛矿却也有一个很大的障碍，它很难制成可用且稳定的材料。

科学家们花了很多时间，试图找到正确的配方，使它们具备所有的好处且摒弃缺点。这，就是人工智能的用武之地。

这个团队的工作具有很大意义，发表于12月13日《先进能源材料》杂志的封面故事。该团队审查了2000多份关于钙钛矿的同行评议出版物，收集了300多个数据点，然后将其输入他们创建的人工智能系统。该系统能够分析信息，并预测哪种钙钛矿配方最有效。

“我们的研究结果表明，机器学习工具可以用来制作钙钛矿材料，并研究开发高效PSCs背后的物理学原理。”该研究的第一作者、与多个机构合作的纳米科学技术中心副教授贾扬·托马斯表示，“我们的实验证明，这可以作为设计新材料的指南。”

如果这一模型被证实，就意味着研究人员可以找到建立世界标准的最佳公式。研究人员说，在我们的一生中，可能会出现喷淋式太阳能电池，“这是一个很有前途的发现，因为我们使用来自真实实验的数据来预测，并从理论计算中得到一个类似的趋势，这对PSCs来说是新的。此外，我们还预测了用不同的带隙钙钛矿制作PSC的最佳配方。在过去的10年里，钙钛矿一直都是个热门的研究话题，我们认为，我们确实有一些东西，可以推动相关研究的进步。”

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