太陽不斷地向地球傳輸數(shù)萬億瓦的能量。它將持續(xù)數(shù)十億年。然而，我們才剛剛開始以可承受的成本利用這種豐富的可再生能源。

太陽能吸收器是一種用于將這種能量轉(zhuǎn)化為熱能或電能的材料。美國能源部(DOE)阿貢國家實驗室的科學(xué)家MariaChan開發(fā)了一種機器學(xué)習(xí)方法，用于篩選數(shù)千種化合物作為太陽能吸收劑。她在這個項目上的合著者是ArunMannodi-Kanakkithodi，他是前Argonne博士后，現(xiàn)在是普渡大學(xué)的助理教授。

“根據(jù)美國能源部最近的一項研究，到2035年，太陽能可以為全國40%的電力供電，”Chan說。“它可以幫助電網(wǎng)脫碳并提供許多新工作。”

Chan和Mannodi-Kanakkithodi認(rèn)為機器學(xué)習(xí)將在實現(xiàn)這一崇高目標(biāo)方面發(fā)揮重要作用。作為人工智能(AI)的一種形式，機器學(xué)習(xí)結(jié)合使用大型數(shù)據(jù)集和算法來模仿人類學(xué)習(xí)的方式。它通過使用樣本數(shù)據(jù)和過去的經(jīng)驗進(jìn)行訓(xùn)練，從而做出更好的預(yù)測。

在托馬斯愛迪生的時代，科學(xué)家們通過與許多不同的候選者進(jìn)行艱苦的試驗和錯誤的過程發(fā)現(xiàn)了新材料，直到其中一種有效。在過去的幾十年里，他們還依賴勞動密集型計算，需要長達(dá)一千小時來預(yù)測材料的特性?，F(xiàn)在，他們可以通過調(diào)用機器學(xué)習(xí)來縮短這兩個發(fā)現(xiàn)過程。

目前，太陽能電池中的主要吸收劑是硅或碲化鎘。這種細(xì)胞現(xiàn)在很常見。但它們的制造成本仍然相當(dāng)昂貴且能源密集。

該團隊使用他們的機器學(xué)習(xí)方法來評估一類稱為鹵化物鈣鈦礦的材料的太陽能特性。在過去的十年中，許多研究人員一直在研究鈣鈦礦，因為它們在將陽光轉(zhuǎn)化為電能方面具有卓越的效率。它們還為材料制備和細(xì)胞構(gòu)建提供了更低的成本和能量輸入的前景。

“與硅或碲化鎘不同，鹵化物與鈣鈦礦結(jié)合的可能變化基本上是無限的，”Chan說。“因此迫切需要開發(fā)一種方法，將有希望的候選人縮小到一個可管理的數(shù)量。為此，機器學(xué)習(xí)是一個完美的工具。”

該團隊用數(shù)百種鹵化物鈣鈦礦成分的數(shù)據(jù)訓(xùn)練了他們的方法，然后將其應(yīng)用于18,000多種成分作為測試用例。該方法評估了這些組合物的關(guān)鍵性能，例如穩(wěn)定性、吸收陽光的能力、不易因缺陷而破裂的結(jié)構(gòu)等。計算結(jié)果與科學(xué)文獻(xiàn)中的相關(guān)數(shù)據(jù)非常吻合。此外，研究結(jié)果將值得進(jìn)一步研究的作品數(shù)量減少到約400種。

“我們的候選名單包括已經(jīng)研究過的化合物，沒有人研究過的化合物，甚至是最初的18,000種化合物之外的化合物，”Chan說。“所以我們對此感到非常興奮。”

下一步將是使用實驗來測試預(yù)測。理想的情況是使用自主發(fā)現(xiàn)實驗室，例如美國能源部科學(xué)辦公室用戶設(shè)施阿貢納米材料中心(CNM)的Polybot。Polybot將機器人技術(shù)的力量與AI結(jié)合起來，在很少或根本不需要人工干預(yù)的情況下推動科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

通過使用自主實驗來綜合、表征和測試數(shù)百個主要候選者中的佼佼者，Chan和她的團隊預(yù)計他們還可以改進(jìn)當(dāng)前的機器學(xué)習(xí)方法。

“我們真正處于將人工智能和高性能計算應(yīng)用于材料發(fā)現(xiàn)的新時代，”Chan說。“除了太陽能電池，我們的設(shè)計方法還可以應(yīng)用于LED和紅外傳感器。”

這項研究發(fā)表在《能源與環(huán)境科學(xué)》的一篇文章中。

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