Разработка уральских специалистов. Вот что о ней известно.
Ученые из Уральского федерального университета (УрФУ) создали базу данных конфигураций ячеек перовскитных солнечных элементов, что поможет ускорить создание новых панелей и батарей для промышленного производства и использования в космосе. Систематизация имеющихся сведений о фотоэлектрических характеристиках материалов и компонентов облегчит задачу разработчикам.
К решению задач по проектированию солнечных панелей можно подключить искусственный интеллект, используя созданную УрФУ базу данных. Это значительно ускорит поиск оптимальной конфигурации под конкретные задачи. В описанном наборе имеются 7182 вариации архитектуры ячеек солнечных элементов.
Для наиболее перспективных и оптимальных конфигураций авторы проекта подготовили уже «натренированные» модели машинного обучения. Тестирование на них показало, что между характеристиками перовскитных солнечных элементов существует нелинейная связь. Соответственно, поиск идеального решения занял бы у промышленных разработчиков много времени.
Еще на стадии теоретического проектирования разработчики могут с помощью новой базы данных и модели машинного обучения отобрать наиболее подходящие варианты, которые необходимо будет реализовать «в железе», чтобы затем экспериментальным путем определиться с теми компонентами, которые лучше всего подходят. Углубленная и ускоренная стадия моделирования отсеет необходимость создавать «лишние» компоненты, заведомо меньше подходящие под решение задач. Это позволит и удешевить процесс, и сделать его оптимизированным.
Источник: hi-tech.mail.ru