Inteligencia artificial para diseñar mejores paneles solares
ENERGÍA SOLAR.
La energía solar tiene un papel decisivo en los esfuerzos para descarbonizar el suministro de energía a la civilización humana.
Algunos tipos de células solares de perovskita, llamadas así por reproducir una estructura clave del mineral del mismo nombre, ya presentan niveles de eficiencia muy elevados. Además, pueden fabricarse a bajo costo y son delgadas y flexibles.
La inteligencia artificial puede ayudar de manera decisiva a mejorar las células solares de perovskita para que puedan comercializarse a gran escala y de manera definitiva. Foto: Markus Breig, KIT. Ilustración: Felix Laufer, KIT
Las células solares de perovskita están casi a punto de poder ser comercializadas a gran escala y de modo definitivo. Lo que les falta todavía es una mejor estabilidad a largo plazo y una adaptabilidad lo bastante buena para conformar paneles solares de grandes dimensiones.
Un equipo integrado por Felix Laufer, Ulrich Wilhelm Paetzold y Markus Götz, todos del Instituto Tecnológico de Karlsruhe (KIT) en Alemania, ha comprobado que el aprendizaje automático (una modalidad de inteligencia artificial) es capaz de ayudar de manera importante a mejorar el diseño o el proceso de fabricación de células solares de perovskita destinadas a ser comercializadas a gran escala.
Con aprendizaje profundo (un tipo de aprendizaje automático que típicamente usa redes neurales (un hardware basado en el cerebro humano)), los investigadores del KIT han conseguido realizar predicciones rápidas y precisas de las características de los materiales para las células solares y de los niveles de eficiencia a escalas que superan a la máxima conseguida hasta ahora en el laboratorio.
Esto constituye un paso clave hacia la plena viabilidad industrial de las células solares de esta clase.
“Con los datos de medición registrados durante la producción, podemos utilizar el aprendizaje automático para identificar errores de procesamiento antes de que las células solares estén terminadas. No necesitamos ningún otro método de examen”, explica Laufer. “La rapidez y la eficacia de este método suponen una gran mejora para el análisis de datos, permitiendo resolver problemas que de otro modo serían muy difíciles de afrontar”.
Laufer y sus colegas exponen, en la revista académica Energy & Environmental Science, los detalles técnicos de sus últimos avances en el uso de inteligencia artificial para mejorar células solares de perovskita. Su informe se titula “Deep learning for augmented process monitoring of scalable perovskite thin-film fabrication”.
Por: Redacción.
Sitio Fuente: NCYT de Amazings