Das Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie (KIT) hat sich mit der Entwicklung einer k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) besch\u00e4ftigt, um die Produktion von Perowskit-Solarzellen zu verbessern. Diese Art von Solarzellen kann Sonnenlicht effizienter in Strom umwandeln als herk\u00f6mmliche Silizium-Solarzellen. Um diese Technologie jedoch kommerziell einzusetzen, sind noch weitere Verbesserungen in Bezug auf Stabilit\u00e4t und Produktionsprozesse notwendig.<\/p>\n
Daher hat sich das KIT mit der Helmholtz Imaging Plattform am Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) und Helmholtz AI zusammengetan, um einen neuen Ansatz zur Vorhersage der Qualit\u00e4t der Perowskit-Schichten und somit der Solarzellen zu entwickeln. Dank maschinellem Lernen und neuen Methoden der k\u00fcnstlichen Intelligenz k\u00f6nnen bereits w\u00e4hrend des Herstellungsprozesses Variationen in der Lichtemission erkannt werden, die R\u00fcckschl\u00fcsse auf die Qualit\u00e4t der Zellen zulassen.<\/p>\n
Perowskit-Solarzellen auf Basis von Tandemsolarzellen haben eine h\u00f6here Effizienz bei der Umwandlung von Sonnenlicht in Strom im Vergleich zu Silizium-Solarzellen. Sie gelten daher als Technologie der n\u00e4chsten Generation und sind weitaus effizienter. Au\u00dferdem zeichnen sie sich durch kosteng\u00fcnstige Ausgangsstoffe und einfache Herstellungsmethoden aus.<\/p>\n
Allerdings stellt die Herstellung hochwertiger multikristalliner D\u00fcnnschichten ohne Defekte und L\u00f6cher eine gro\u00dfe Herausforderung dar. Selbst unter Laborbedingungen f\u00fchren unbekannte Einfl\u00fcsse zu Schwankungen in der Qualit\u00e4t der Halbleiterschichten. Das erschwert den schnellen Start der industriellen Produktion dieser \u00e4u\u00dferst effizienten Solarzellen, die f\u00fcr die Energiewende dringend ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n
Das Team aus Fachleuten f\u00fcr Perowskit-Solarzellen und Experten f\u00fcr maschinelles Lernen und erkl\u00e4rbarer k\u00fcnstlicher Intelligenz (XAI) hat nun eine Methode entwickelt, um die Beschichtungsfaktoren zu identifizieren. Die KI nutzt dabei verborgene Hinweise, um eine gute Beschichtung zu finden. Durch die Analyse von Videoaufnahmen der Photolumineszenz der Perowskit-D\u00fcnnschichten w\u00e4hrend des Herstellungsprozesses konnten die Wissenschaftler Variationen in der Lichtemission erkennen, die die Qualit\u00e4t der Beschichtung beeinflussen.<\/p>\n
Dank des Trainings der neuronalen Netzwerke der KI ist es nun m\u00f6glich, vorherzusagen, ob eine Solarzelle einen niedrigen oder hohen Wirkungsgrad erreichen wird, abh\u00e4ngig von Variationen in der Lichtemission w\u00e4hrend des Produktionsprozesses.<\/p>\n
Die Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift „Advanced Materials“ ver\u00f6ffentlicht und bieten wegweisende Erkenntnisse f\u00fcr weitere Untersuchungen. Sie erm\u00f6glichen eine gezieltere Durchf\u00fchrung von Experimenten und tragen zur Verbesserung der Produktion bei. Durch die Kombination von KI und maschinellem Lernen k\u00f6nnen nun Ma\u00dfnahmen ergriffen werden, um die Produktion hochwertiger Solarzellen zu optimieren.<\/p>\n
Das Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie (KIT) ist eine Forschungsuniversit\u00e4t in der Helmholtz-Gemeinschaft. Mit rund 9.800 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern aus verschiedenen Fachbereichen leistet das KIT wesentliche Beitr\u00e4ge zu den globalen Herausforderungen in den Bereichen Energie, Mobilit\u00e4t und Information. Durch die Verbindung von Erkenntnissen und Anwendungen tr\u00e4gt das KIT zur F\u00f6rderung des wirtschaftlichen Wohlstands und zum Schutz unserer nat\u00fcrlichen Lebensgrundlagen bei. Das KIT z\u00e4hlt zu den herausragenden deutschen Universit\u00e4ten im Rahmen der Exzellenzinitiative.<\/p>\n
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