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Mit Maschinellem Lernen zu leistungsstarker Photovoltaik
Künstliche Intelligenz unterstützt die Überwachung und Optimierung der Perowskit-Solarzellenfertigung.
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Foto: Markus Breig, KIT / Grafik: Felix Laufer, KIT
Künstliche Intelligenz unterstützt die Überwachung und Optimierung der Perowskit-Solarzellenfertigung.
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Foto: Markus Breig, KIT / Grafik: Felix Laufer, KIT
Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) ermöglichen präzise Vorhersagen von Materialeigenschaften bei der Bildung von Perowskit-Material für Solarzellen
Perowskit-Solarzellen zeigen im Labor hohe Wirkungsgrade bei der Umwandlung von Sonnenenergie in elektrische Energie. In Kombination mit Silizium-Solarzellen können sie zur künftigen Generation der Photovoltaik werden. Forschende des KIT zeigen nun: Maschinelles Lernen (ML) ist ein entscheidendes Instrument, um die erforderliche Messtechnik für die kommerzielle Fertigung von Perowskit-Solarzellen zu verbessern. Ihre Studie stellen sie in der Fachzeitschrift Energy and Environmental Science vor.
