Inicio > Prensa > Predecir el rendimiento del dispositivo de las células solares de perovskita a partir de los parámetros experimentales mediante el aprendizaje automático de los resultados experimentales existentes
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| Detección de los parámetros del proceso de fabricación de células solares de perovskita mediante aprendizaje automático. CRÉDITO Revista de Química Energética |
Abstracto:
Las células solares de perovskita de haluro metálico (PSC) se han desarrollado rápidamente en la última década. Para obtener PSC de alto rendimiento, es imperativo optimizar los procesos de fabricación y la composición de las películas de perovskita. Se ha llevado a cabo un extenso trabajo para determinar los efectos de los procesos de fabricación y la composición de las películas de perovskita en el rendimiento del dispositivo. Sin embargo, ha sido un desafío dilucidar sus correlaciones debido al enorme espacio variable construido por estos factores. Explorar estas relaciones es, sin duda, fundamental para predecir el rendimiento del dispositivo para una optimización eficiente del dispositivo. Sin embargo, debido a la complejidad de estos factores, hasta ahora ha sido imposible llevar a cabo este trabajo únicamente a través de la experimentación.
Predicción del rendimiento del dispositivo de las células solares de perovskita a partir de los parámetros experimentales mediante el aprendizaje automático de los resultados experimentales existentes
Dalian, China | Publicado el 18 de noviembre de 2022
construido por estos factores. Explorar estas relaciones es, sin duda, fundamental para predecir el rendimiento del dispositivo para una optimización eficiente del dispositivo. Sin embargo, debido a la complejidad de estos factores, hasta ahora ha sido imposible llevar a cabo este trabajo únicamente a través de la experimentación.
Recientemente, el profesor Zheng Xu y el profesor asociado Dandan Song de la Universidad Jiaotong de Beijing adoptaron el enfoque de aprendizaje automático (ML) para explorar estas correlaciones mediante el aprendizaje de los resultados experimentales existentes, lo que permite la predicción del rendimiento del dispositivo a partir de estos factores. Los efectos de estos factores en el rendimiento del dispositivo se analizaron mediante análisis de explicaciones aditivas de Shapley (SHAP). Además, para mejorar la interpretabilidad del modelo ML, los autores consideraron los cationes del sitio A como un ejemplo para explicar y verificar los resultados predichos mediante cálculos y experimentos de la teoría funcional de la densidad (DFT). Este trabajo aclara a fondo cómo ML guía la optimización de dispositivos, por lo que también sirve como guía para el diseño inverso de experimentos para obtener PSC de alto rendimiento.
Esta investigación se publicó en el Journal of Energy Chemistry como "Predicción del rendimiento del dispositivo de las células solares de perovskita a partir de los parámetros experimentales mediante el aprendizaje automático de los resultados experimentales existentes".
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- Fuente: http://www.nanotech-now.com/news.cgi?story_id=57246
