This post is also available in:
English (אנגלית)
צוות של חוקרים בינלאומיים עשה צעדים משמעותיים בשיפור היעילות של תאים סולאריים פרובסקטים באמצעות למידה מכונה. המחקר האחרון שלהם, שפורסם בכתב העת Science, מגלה כיצד בינה מלאכותית שימשה לגילוי חומרים חדשים שמאפשרים הובלת חורים (hole transportation), אשר ממלאים תפקיד קריטי בשיפור הביצועים הכוללים של תאים סולאריים אלה.
תאים סולאריים פרובסקטים צוברים פופולאריות לאור הפוטנציאל שלהם להציע יעילות גבוהה במחיר נמוך יותר בהשוואה לתאים מסורתיים מבוססי סיליקון. אחד מרכיבי המפתח בתאים אלה הוא שכבת הובלת חורים (hole transportation), האחראית על הזזת זוגות חורי האלקטרון הנוצרים כאשר אור השמש פוגע במוליך למחצה. היעילות של תעבורה זו משפיעה ישירות על היעילות של התא הסולארי, מה שהופך את החומר המשמש בשכבה זו לחיוני להשגת ביצועים גבוהים יותר.
עד כה, החומרים היעילים ביותר להובלת חורים התגלו באמצעות גישת ניסוי וטעייה מסורתית. מחקר חדש זה מסמן סטייה משיטה זו, כאשר הצוות השתמש בלמידת מכונה כדי לחזות חומרים עם תכונות הובלת חורים מעולה. לפי TechXplore, החוקרים התחילו עם מערך נתונים של יותר ממיליון מולקולות, וצמצמו אותו ל-101 מועמדים. מולקולות אלה שימשו לבניית ובדיקת אב טיפוס של תאים סולאריים, והתוצאות הוחזרו למערכת ה-AI. כך, האלגוריתם זיהה את 24 החומרים המבטיחים ביותר.
לאחר סינתזה של חומרים אלה, הצוות שילב אותם לתוך תאים סולאריים פרובסקטים עובדים. התוצאות היו מרשימות: אחד החומרים החדשים עזר לייצר תאים סולאריים ביעילות של 26.2%, מעט פחות מהשיא הנוכחי של 26.7%. פריצת דרך זו מדגימה שבינה מלאכותית יכולה למלא תפקיד מכריע בקידום הטכנולוגיה הסולארית.
צוות המחקר ציין גם כי כמה מהחומרים שנבדקו הראו ביצועים כמעט שיא, דבר המצביע על כך שהגישה שלהם יכולה להוביל למועמדים יעילים יותר בעתיד. התפתחות זו יכולה לסלול את הדרך לגילוי חומרים מהיר ויעיל יותר באנרגיה מתחדשת, מה שעשוי לדחוף את הגבולות של טכנולוגיית התא הסולארי עוד יותר.
