Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) hat gemeinsam mit Partnern durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz entscheidende Fortschritte bei der Beschichtung von Perowskiten erzielt. Die Optimierung dieses Prozesses könnte die Produktion von Dünnschichten ohne Defekte ermöglichen, insbesondere in Bezug auf Perowskit-Tandemsolarzellen – die Technologie der nächsten Generation mit einem beeindruckenden Wirkungsgrad von über 33 Prozent.
Herausforderungen in der Perowskit-Produktion
Für hohe Wirkungsgrade ist eine hochwertige und extrem dünne Perowskit-Schicht entscheidend. Die Produktion solcher multikristallinen Dünnschichten stellt jedoch eine Herausforderung dar. Professor Ulrich W. Paetzold erklärt: „Die Herstellung ohne Defekte und Löcher mit kostengünstigen Verfahren ist eine der größten Herausforderungen.“
KI-Analyse für präzise Erkenntnisse
Ein interdisziplinäres Team aus Perowskit-Solarzellen-Experten und Spezialisten für Maschinelles Lernen hat sich zusammengetan, um die Einflüsse auf die Beschichtung zu verstehen. Die Forscher entwickelten KI-Methoden, die Neuronale Netzwerke trainieren und analysieren. Mithilfe von Millionen von Daten, darunter Videoaufnahmen der Photolumineszenz während des Herstellungsprozesses, konnten sie die Faktoren identifizieren, die die Beschichtungsqualität beeinflussen.
Entdeckungen durch KI im Produktionsprozess
Die KI-Analyse enthüllte, dass die Photolumineszenz während der Produktion variiert und direkten Einfluss auf die Beschichtungsqualität hat. Nach dem Training der Neuronalen Netzwerke konnte die KI vorhersagen, ob die Solarzelle einen niedrigen oder hohen Wirkungsgrad erreichen würde, abhängig von den Variationen in der Lichtemission während der Produktion.
Zukunftsperspektiven und Folgeforschung
Die Ergebnisse dieser bahnbrechenden Forschung ermöglichen dem KIT gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Produktion. Prof. Paetzold betont: „Dank des kombinierten Einsatzes der KI haben wir eine Idee, an welchen Stellschrauben wir zuallererst drehen müssen.“ Diese Erkenntnisse dienen als Blaupause für künftige Forschungen in der Energieforschung und den Materialwissenschaften.
16.11.2023 | Quelle: KIT | © Photovoltaik Vermittlung NEWS