स्रोत: पीवी पत्रिका
अमेरिकी शोधकर्ता पीवी कोशिकाओं के लिए सबसे स्थिर पेरोवस्काट्स की पहचान करने के लिए डेटा फ्यूजन अप्रोच का इस्तेमाल कर रहे हैं । उनकी मशीन-लर्निंग विधि सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवारों की पहचान करने के लिए पहले सिद्धांतों के भौतिक मॉडलिंग के साथ पेरोवस्काइट परीक्षण परिणामों को जोड़ती है।
मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के वैज्ञानिकों ने सौर सेल अनुप्रयोगों के लिए सर्वश्रेष्ठ पेरोवस्काट्स की पहचान करने के लिए एक नए दृष्टिकोण का प्रस्ताव किया है, जो दीर्घायु, दक्षता और उत्पादन जैसे विशिष्ट लक्ष्यों के साथ-साथ स्रोत सामग्रियों की उपलब्धता के साथ-साथ स्रोत सामग्री की उपलब्धता के आधार पर है जिसे निर्माताओं को प्राप्त करना है।
वैज्ञानिकों ने अपने निष्कर्षों को "हैलाइड पेरोवस्काइट्स की रचनात्मक स्थिरता को अनुकूलित करने के लिए एक डेटा फ्यूजन दृष्टिकोण" में प्रस्तुत किया, जो हाल ही में मामले में प्रकाशित किया गया था । उन्होंने इस दृष्टिकोण को सबसे स्थिर अलॉयड कार्बनिक-अकार्बनिक पेरोवस्काट्स की पहचान करने के लिए भौतिकी-विवश अनुक्रमिक शिक्षण ढांचे के रूप में वर्णित किया ।
अमेरिकी शोधकर्ताओं ने कहा कि perovskites सामग्री की एक विस्तृत श्रृंखला है कि जिस तरह से परमाणुओं उनके स्तरित क्रिस्टल जाली में व्यवस्था कर रहे है द्वारा एक दूसरे से अलग शामिल हैं । इन परतों, जो आमतौर पर ए, बी, और एक्स के रूप में वर्णित कर रहे हैं, प्रत्येक अलग परमाणुओं या यौगिकों से मिलकर कर सकते हैं ।
शोधकर्ता टोनीओ बुओनासिसी ने कहा, "यदि आप सिर्फ तीन तत्वों पर भी विचार करते हैं, तो पेरोवस्काइट में सबसे आम लोग जो लोग ऊपर और बाहर होते हैं, पेरोवस्काइट क्रिस्टल संरचना की एक साइट पर हैं," यह जोड़ते हुए कि इन तत्वों को उनके सापेक्ष संरचना में 1% की वृद्धि से विविध किया जा सकता है । "कदम की संख्या सिर्फ निरर्थक हो जाता है । यह बहुत, बहुत बड़ा हो जाता है और इस प्रकार व्यवस्थित रूप से खोज करने के लिए अव्यावहारिक ।
प्रस्तावित विधि, जो मशीन लर्निंग पर आधारित है, डेटा फ्यूजन दृष्टिकोण में विभिन्न स्रोतों से डेटा को जोड़ती है। यह पेरोवस्काइट फॉर्मूलों की एक श्रृंखला के उत्पादन और परीक्षण का मार्गदर्शन करने के लिए एक स्वचालित प्रणाली का उपयोग करता है और फिर प्रयोगों के अगले दौर का मार्गदर्शन करने के लिए पहले सिद्धांतों वाले भौतिक मॉडलिंग के साथ परिणामों को जोड़ती है। वैज्ञानिक इस प्रक्रिया को कई बार दोहराते हैं जब तक कि परिणाम परिष्कृत न हो जाएं।
इस प्रकार अब तक, समूह ने तीन घटकों के बीच संभावित संयोजनों का लगभग 2% संश्लेषित और परीक्षण किया है। वैज्ञानिकों का दावा है कि वे पहले से ही आज तक perovskite सौर सेल सामग्री के लिए सबसे टिकाऊ निर्माण की पहचान की है । इस सामग्री के साथ, उन्होंने एक छोटी सी चिप भी गढ़ी और इसे एक मौजूदा सौर सेल में रखा, और पता चला कि यह अपनी शक्ति रूपांतरण दक्षता से समझौता किए बिना डिवाइस की स्थिरता को तीन गुना से अधिक रैंप कर सकता है।
शोधकर्ता शिजिंग सन ने कहा, "इस काम की एक और बात यह है कि हम वास्तव में रासायनिक चयन से सभी तरह से प्रदर्शित करते हैं, जब तक हम वास्तव में अंत में सौर सेल नहीं करते । "और यह हमें बताता है कि मशीन सीखने का सुझाव दिया रासायनिक न केवल अपने ही फ्रीस्टैंडिंग रूप में स्थिर है । वे भी वास्तविक जीवन सौर कोशिकाओं में अनुवाद किया जा सकता है, और वे बेहतर विश्वसनीयता के लिए सीसा ।
