نجح الباحثون في معهد كارلسروه للتكنولوجيا (KIT) ومنصتي هيلمهولتز – تصوير هيلمهولتز في المركز الألماني لأبحاث السرطان (DKFZ) وهيلمهولتز للذكاء الاصطناعي – في تطوير طريقة للتنبؤ بجودة طبقات البيروفسكايت وبالتالي نوعية الطاقة الشمسية المنتجة منها، وذلك باستخدام التعلم الآلي. تتيح الأساليب الجديدة في الذكاء الاصطناعي (AI) تقييم جودتها من خلال الاختلافات في انبعاث الضوء أثناء عملية التصنيع.
الخلايا الشمسية الترادفية القائمة على أشباه الموصلات البيروفسكايت تعمل على تحويل ضوء الشمس إلى كهرباء بكفاءة أعلى من الخلايا الشمسية السيليكونية التقليدية. لتحقيق هذه التكنولوجيا جاهزة للسوق، هناك حاجة إلى تحسينات في الاستقرار وعمليات التصنيع.
لتحقيق هذا المستوى من الكفاءة، يجب إنتاج طبقة بيروفسكايت رفيعة للغاية وعالية الجودة، لا يتجاوز سمكها سوى جزء صغير من سمك شعر الإنسان.
الباحثون تعاونوا في فريق متعدد التخصصات لتطوير أساليب الذكاء الاصطناعي التي تقوم بتدريب وتحليل الشبكات العصبية باستخدام مجموعة بيانات ضخمة تتضمن تسجيلات فيديو تُظهر اللمعان الضوئي لطبقات البيروفسكايت الرقيقة أثناء عملية التصنيع. هذا اللمعان الضوئي يُظهر الانبعاث الإشعاعي لطبقات أشباه الموصلات التي تم تحفيزها بواسطة مصدر ضوء خارجي.
تمكن الذكاء الاصطناعي بعد التدريب من التنبؤ بما إذا كانت كل خلية شمسية ستحقق مستوى منخفضًا أو عاليًا من الكفاءة بناءً على التغير في انبعاث الضوء الذي حدث في أي نقطة في عملية التصنيع.
هذه النتائج تمثل تحديا مثيرا للغاية للمجال، حيث يمكن للباحثين الآن تحديد المعلمات التي يجب تغييرها لتحسين الإنتاج بطريقة أكثر استهدافًا ودقة. يمكن أن تطبق هذه الأبحاث في مجالات أخرى مثل الطاقة وعلوم المواد.
