ERLANGEN / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Entwicklung neuer Materialien für Perowskit-Solarzellen hat durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz einen bedeutenden Fortschritt erfahren. Ein internationales Forscherteam, darunter Wissenschaftler des Helmholtz-Instituts Erlangen-Nürnberg, hat innerhalb weniger Wochen organische Moleküle identifiziert, die den Wirkungsgrad dieser Solarzellen erheblich steigern können.
Die Suche nach effizienteren Materialien für Perowskit-Solarzellen hat durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) einen neuen Meilenstein erreicht. Forscher des Helmholtz-Instituts Erlangen-Nürnberg für Erneuerbare Energien (HI ERN) und des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben in Zusammenarbeit mit internationalen Partnern eine Methode entwickelt, die den Prozess der Materialentdeckung erheblich beschleunigt. Diese innovative Strategie kombiniert KI mit vollautomatisierter Hochdurchsatz-Synthese, was zu einer signifikanten Steigerung des Wirkungsgrads von Perowskit-Solarzellen führte.
Perowskit-Solarzellen gelten als vielversprechende Alternative zu herkömmlichen Silizium-basierten Solarzellen, da sie flexibler und nachhaltiger sind. Die Herausforderung besteht jedoch darin, die richtigen organischen Moleküle zu finden, die als Leiter positiver Ladung fungieren und den Wirkungsgrad der Zellen erhöhen. Traditionell erfordert dies die Herstellung und Prüfung von Millionen von Molekülen, ein zeit- und kostenintensiver Prozess. Dank der neuen Methode konnten die Forscher jedoch mit nur 150 gezielten Experimenten einen Durchbruch erzielen.
Der Ausgangspunkt der Forschung war eine umfangreiche Datenbank mit Strukturformeln von rund einer Million virtueller Moleküle. Aus dieser Datenbank wurden 13.000 Moleküle zufällig ausgewählt und ihre Eigenschaften wie Energieniveaus und Polarität mit quantenmechanischen Methoden berechnet. Anschließend wurden 101 Moleküle ausgewählt, die sich in ihren Merkmalen stark unterschieden, und mit Hilfe eines Robotersystems automatisch synthetisiert. Diese Moleküle wurden dann in Solarzellen integriert, um deren Wirkungsgrad zu messen.
Die Forscher trainierten ein KI-Modell mit den erzielten Wirkungsgraden und den Merkmalen der Moleküle. Das Modell schlug daraufhin weitere 48 Moleküle zur Synthese vor, basierend auf einem erwarteten hohen Wirkungsgrad und unvorhersehbaren Eigenschaften. Diese Vorgehensweise ermöglichte es, überdurchschnittlich effiziente Solarzellen zu entwickeln, die sogar modernste Materialien übertreffen.
Ein bemerkenswerter Aspekt dieser Forschung ist, dass die KI-Vorschläge teilweise auf Merkmalen basierten, die bisher von Chemikern weniger beachtet wurden, wie das Vorhandensein bestimmter chemischer Gruppen. Dies zeigt, dass KI nicht nur bestehende Prozesse optimieren, sondern auch neue Erkenntnisse in der Materialforschung liefern kann.
Die Ergebnisse dieser Studie, die in Zusammenarbeit mit Forschern aus Südkorea und China entstanden sind, wurden im renommierten Journal „Science“ veröffentlicht. Die Forscher sind überzeugt, dass ihre Strategie nicht nur für die Solarzellenforschung, sondern auch für andere Bereiche der Materialwissenschaft vielversprechend ist, wie etwa die Entwicklung neuer Batteriematerialien.
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