Intelligenza artificiale sta trasformando la produzione delle celle solari

L’uso innovativo di Machine Learning e Explainable Artificial Intelligence (XAI) rivela segni nascosti della qualità del rivestimento delle celle solari alla perovskite, aprendo la strada a miglioramenti significativi nella produzione

Nel mondo della tecnologia fotovoltaica, una rivoluzione è in corso. Un gruppo di ricercatori provenienti dal Karlsruher Institut für Technologie (KIT), insieme a esperti di Machine Learning e Explainable Artificial Intelligence (XAI) delle piattaforme Helmholtz, ha raggiunto un importante traguardo nell’ottimizzazione della produzione di celle solari alla perovskite. Attraverso l’integrazione di tecnologie all’avanguardia, sono stati individuati segni nascosti della qualità del rivestimento, promettendo miglioramenti sostanziali nell’efficienza e nella stabilità di queste innovative soluzioni energetiche.

Il cuore di questa innovazione risiede nell’impiego combinato di apprendimento automatico e intelligenza artificiale per analizzare la fotoluminescenza dei sottili strati di perovskite durante il processo di produzione. Il team di ricerca ha sviluppato metodi AI che addestrano e analizzano le reti neurali utilizzando un vasto set di dati, tra cui registrazioni video che catturano la fotoluminescenza dei materiali semiconduttori. Questo approccio ha permesso di individuare segni indicativi della qualità del rivestimento altrimenti impercettibili agli occhi umani.

Lukas Klein e Sebastian Ziegler di Helmholtz Imaging presso la DKFZ hanno spiegato che, grazie all’impiego di Deep Learning, è stato possibile identificare segni di buon o cattivo rivestimento in milioni di dati presenti nei video, offrendo così una visione senza precedenti nella qualità del processo di produzione.

I risultati ottenuti non solo hanno confermato la variazione della fotoluminescenza durante la produzione, ma hanno anche aperto la strada a predizioni affidabili sull’efficienza delle celle solari in base a tale variazione. Questo significa che, grazie all’intelligenza artificiale, è ora possibile prevedere con precisione se una cella solare raggiungerà un livello di efficienza basso o alto, consentendo agli operatori di intervenire tempestivamente e ottimizzare il processo di produzione.

Ulrich W. Paetzold, professore presso l’Istituto di tecnologia delle microstrutture e il Light Technology Institute del KIT, ha enfatizzato l’importanza di questi risultati, sottolineando che l’impiego combinato di intelligenza artificiale fornisce una guida chiara per migliorare la produzione. Questo approccio mirato non solo accelera il processo di ricerca e sviluppo, ma può essere replicato in altri settori della ricerca energetica e dei materiali, promuovendo un progresso significativo verso una sostenibilità energetica.

L’integrazione di tecnologie all’avanguardia come l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore fotovoltaico, consentendo avanzamenti significativi nella produzione di celle solari alla perovskite. L’uso innovativo di Machine Learning e Explainable Artificial Intelligence sta rivelando segni nascosti della qualità del rivestimento, aprendo la strada a miglioramenti sostanziali nell’efficienza e nella stabilità di queste soluzioni energetiche di prossima generazione.