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Solarzellen, die mehr Strom aus dem Licht der Sonne herstellen, lassen sich jetzt mithilfe einer auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Simulations-Software entwickeln. Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) und Google Brain, der Deep-Learning-Abteilung von Google, haben die Software aufgebaut.
Wechselseitige Beeinflussung
Die Verbesserung des Wirkungsgrades von Solarzellen ist bisher ein zeitaufwendiges Geschäft, weil es zahlreiche Variablen gibt, die sich gegenseitig beeinflussen. So lässt sich das Material in einem engen Rahmen modifizieren, die Dicke spielt eine Rolle und die geometrische Anordnung der elektrischen Anschlüsse. Bisher wird eine Variable, von der vermutet wird, dass sie eine Rolle spielt, verändert. Erst wenn die Zelle in dieser neuen Form gebaut worden ist, lässt sich sagen, ob die Vermutung richtig war und der Wirkungsgrad sich verbessert hat.
Bei der klassischen Computersimulation von Optimierungsbemühungen bei der Solarzellenmodifikation wird nur klar, ob eine bestimmte Maßnahme den Wirkungsgrad verbessert oder verschlechtert. Die neue Software gibt zusätzlich darüber Auskunft, wie die einzelnen Parameter das Ergebnis beeinflusst haben. “Unsere Software sagt direkt aus, was mit der Effizienz passiert, wenn wir diese Schicht etwas dicker machen oder die Eigenschaften des Materials ändern”, sagt Giuseppe Romano vom Institute for Soldier Nanotechnologies, das Militärtechnologien entwickelt.
Software gibt Richtung vor
“Unsere Simulations-Software sagt uns nicht nur, welche Verbesserung wir mit einer Modifikation erreicht haben, sondern auch, in welche Richtung wir uns bewegen müssen, um noch mehr zu erreichen”, unterstreicht MIT-Forscher Jean Mann. Statt alle Möglichkeiten zu simulieren, könne man jetzt einem vorgegebenen Pfad folgen.
Moderne Solarzellen bestehen aus mehreren Schichten, die unterschiedliche Frequenzbereiche des Sonnenlichts in elektrische Energie umwandeln. Die neue Software macht schnell klar, was passiert, wenn man die Dicke einer Schicht ändert und zeichnet den Weg für weitere hilfreiche Veränderungen auf.
“Es gibt eine starke Wechselwirkung zwischen der Lichtausbreitung und der Dicke sowie der Absorption jeder Schicht”, so Mann. Andere Variablen, die bewertet werden, sind der Einfluss der Dotierung, also der gewollten Verunreinigung des Ausgangsmaterials mit Fremdatomen, die Dielektrizitätskonstante von Isolierschichten oder die Bandlücke, ein Maß für die Energieniveaus von Photonen. Die Software ist als Open-Source-Tool verfügbar.
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