KARLSRUHE / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Entwicklung von Perowskit-Solarzellen steht an einem entscheidenden Punkt, an dem Maschinelles Lernen (ML) eine Schlüsselrolle spielt. Diese innovativen Solarzellen, die im Labor bereits hohe Wirkungsgrade erzielen, könnten bald eine bedeutende Rolle in der Energiewende übernehmen.
Die Forschung an Perowskit-Solarzellen hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, insbesondere durch den Einsatz von Maschinellem Lernen. Diese Solarzellen gelten als vielversprechende Ergänzung zu den herkömmlichen Silizium-Solarzellen, da sie im Labor beeindruckende Wirkungsgrade erreichen. Doch die kommerzielle Nutzung dieser Technologie wird durch Herausforderungen wie Langzeitstabilität und die Skalierung auf große Flächen gebremst.
Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben nun gezeigt, dass Maschinelles Lernen entscheidend dazu beitragen kann, diese Probleme zu überwinden. Ihre aktuellen Forschungsergebnisse, veröffentlicht in der Fachzeitschrift Energy and Environmental Science, zeigen, wie Deep Learning zur Vorhersage von Materialeigenschaften und Wirkungsgraden eingesetzt werden kann. Dies ermöglicht eine präzisere Prozesskontrolle bei der Herstellung von Perowskit-Solarzellen.
Ein wesentlicher Vorteil des Einsatzes von ML ist die Fähigkeit zur Früherkennung von Prozessfehlern in Echtzeit. Laut Felix Laufer, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lichttechnischen Institut des KIT, erlaubt die Methode, Prozessfehler bereits während der Fertigung zu identifizieren, bevor die Solarzellen vollständig produziert sind. Diese Schnelligkeit und Effizienz sind mit herkömmlichen Methoden kaum erreichbar.
Ein neu entwickelter Datensatz zur Dokumentation der Perowskit-Dünnschichtbildung ermöglicht es, mittels Deep Learning eine exakte Zuordnung von Prozessdaten zu relevanten Zielvariablen wie der Energieumwandlungseffizienz vorzunehmen. Dies ist ein entscheidender Schritt zur industriellen Nutzung der Technologie.
Professor Ulrich Wilhelm Paetzold vom Institut für Mikrostrukturtechnik des KIT sieht in den Ergebnissen einen wichtigen Fortschritt. Durch die Kombination aus erweiterten Charakterisierungsmethoden und ML-Techniken können Prozessschwankungen quantifiziert und die Materialqualität über große Flächen hinweg gesichert werden. Dies ist ein entscheidender Schritt in Richtung industrieller Anwendbarkeit.
Die Perowskit-Photovoltaik könnte somit schon bald eine zentrale Rolle in der Energiewende spielen und die Photovoltaikbranche nachhaltig verändern. Die Möglichkeit, die Effizienz und Stabilität dieser Solarzellen durch Maschinelles Lernen zu verbessern, eröffnet neue Perspektiven für die Energieerzeugung der Zukunft.
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