KI-gestützte Materialforschung revolutioniert Perowskit-Solarzellen

ERLANGEN / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Entwicklung neuer Materialien für Perowskit-Solarzellen hat durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz einen bedeutenden Fortschritt erzielt. 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. Ein Forscherteam, zu dem auch Mitglieder des Helmholtz-Instituts Erlangen-Nürnberg gehören, hat eine Methode entwickelt, die den Prozess der Materialentdeckung erheblich beschleunigt. Diese Methode kombiniert KI mit einer vollautomatisierten Hochdurchsatz-Synthese, was zu einer signifikanten Reduzierung der benötigten Experimente führt.

Perowskit-Solarzellen gelten als vielversprechende Alternative zu herkömmlichen Silizium-basierten Solarzellen, da sie flexibler und nachhaltiger sind. Die Herausforderung bestand bisher darin, aus einer Vielzahl von Molekülen diejenigen zu identifizieren, die als Leiter positiver Ladung besonders effizient sind. Das Team um Pascal Friederich und Christoph Brabec hat gezeigt, dass mit nur 150 gezielten Experimenten ein Durchbruch erzielt werden kann, der sonst Hunderttausende von Tests erfordert hätte.

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 deren Eigenschaften mit quantenmechanischen Methoden berechnet. Anschließend wurden 101 Moleküle ausgewählt, die sich in ihren Merkmalen stark unterschieden, und mit Hilfe eines Robotersystems automatisch hergestellt.

Die erzielten Wirkungsgrade dieser Moleküle wurden genutzt, um ein KI-Modell zu trainieren. Dieses Modell schlug weitere Moleküle zur Synthese vor, basierend auf dem erwarteten Wirkungsgrad und unvorhersehbaren Eigenschaften. Diese Strategie ermöglichte es, überdurchschnittlich effiziente Solarzellen zu entwickeln, die sogar modernste Materialien übertreffen.

Die Forscher konnten nachvollziehen, welche Merkmale der virtuellen Moleküle für die Vorschläge der KI ausschlaggebend waren. Interessanterweise stützten sich die KI-Vorschläge teilweise auf Merkmale, die bisher weniger beachtet wurden, wie das Vorhandensein bestimmter chemischer Gruppen. Diese Erkenntnisse könnten auch in anderen Bereichen der Materialforschung, wie der Entwicklung neuer Batteriematerialien, von Bedeutung sein.

Die Ergebnisse dieser Forschung, die in Zusammenarbeit mit internationalen Partnern entstanden sind, wurden kürzlich im renommierten Journal „Science“ veröffentlicht. Die Forscher sind überzeugt, dass ihre Strategie vielversprechend für die Materialforschung in verschiedenen Anwendungsbereichen ist und auf die Optimierung ganzer Bauelemente ausgeweitet werden kann.

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