FutureFlow.Life

Robotik sistemler güneş enerjisini bulmaya yardımcı olacak

Güneş pilleri yapmak için en iyi malzemeyi bulmak oldukça büyük bir görev olarak biliniyor. Ancak Osaka Üniversitesi’ndeki bir araştırma ekibi, bunu daha hızlı ve daha verimli hale getirmek için robotik sistemler ve yapay zeka kullanıyor.

Robotik sistemler, güneş enerjisi için çalışıyor

Güneş enerjisi, geleceğin dünyasına enerji sağlamanın en umut verici yollarından biri olarak karşımıza çıkıyor. Ancak daha verimli güneş pilleri oluşturmak, yeni ve daha iyi malzemelerin bulunmasını gerektiriyor. JACS Au’da yakın zamanda yayınlanan bir çalışmada, Osaka Üniversitesi’ndeki araştırmacılar bir çözümü ortaya çıkardılar: Güneş enerjisi malzemeleri üzerindeki araştırmaları önemli ölçüde hızlandırmak için önemli deneysel ve analitik süreçleri otomatikleştiren bir sistem.

Güneş pillerinde silikondan çok daha fazlası bulunuyor ve diğer potansiyel malzemeler daha da etkili olabilecek durumda. Ancak bu malzemelerin geniş ölçekte kullanılabilmesi için birkaç önemli gereksinimi karşılaması gerekiyor: 

Şu ana kadar pek çok aday bu üç kutuyu da işaretleme potansiyeline sahip değil. Ayrıca, yeni malzemelerle ilgili çalışmalar şu anda elle yapılmakta olup, maliyetli ve zaman alıcı.

Bu malzemelerin keşfini hızlandırmak için araştırmacılar, fotoabsorbsiyon spektroskopisi, optik mikroskopi ve zamanla çözümlenen mikrodalga iletkenlik analizlerini gerçekleştirebilen benzersiz bir robotik ölçüm sistemi oluşturdular. Daha sonra robotu 576 farklı ince film yarı iletken örneğini değerlendirmek için kullandılar.

Baş yazar Chisato Nishikawa, konuyla ilgili düşüncelerini şu şekilde ifade ediyor:

 “Mevcut güneş pilleri silikon ve galyum içeren inorganik yarı iletkenlerden yapılıyor, ancak yeni nesil güneş pillerinin hem maliyeti hem de ağırlığı azaltması gerekiyor. Güvenlik de bir endişe kaynağıdır; perovskit güneş pilleri, silikon güneş pillerine rakip olacak kadar verimlidir, ancak toksik kurşun içerirler.”

Bu çalışmada test edilen örneklerin tümü sezyum, bizmut, kalay ve iyotun değişen bir karışımından yapılmıştır. Ayrıca farklı sıcaklıklarda tavlanmış ve farklı organik tuz katkı maddeleri ile işlenmiştir. Malzeme özelliklerini ayrıntılı bir şekilde karakterize etmek ve deneysel süreci otomatikleştirmek için araştırmacılar ayrıca verileri yapay zekayı, özellikle de makine öğrenimini kullanarak incelediler.

Kıdemli yazar Akinori Saeki, şu şekilde konuşuyor:

“Son yıllarda makine öğrenimi, malzemelerin özelliklerinin daha iyi anlaşılmasında çok yardımcı oldu. Bu çalışmalar çok büyük miktarda deneysel veri gerektiriyor ve otomatik deneyleri makine öğrenimi teknikleriyle birleştirmek ideal bir çözüm.”

Yazarlar gelecekte sürecin daha fazlasını otomatikleştirerek tamamen yeni materyalleri incelemeyi kolaylaştırmayı umuyorlar. Nishikawa’nın belirttiği gibi, bu yöntem, mevcut verinin bulunmadığı alanları keşfetmek için ideal bir yöntem olarak karşımıza çıkıyor.

Araştırma ekibi şu ana kadar robotik sistemleriyle umut verici sonuçlar elde etti. Ölçüm süreci hem tamamen otomatik hem de son derece hassastır; bu da işin normalde ihtiyaç duyulan sürenin altıda birinde tamamlanmasına olanak tanıyor.

Otomatik sistem, verimli ve toksik olmayan güneş enerjisi malzemeleri bulma görevini oldukça kolaylaştırıyor. Robotların ve yapay zekanın yardımıyla güneş enerjisinin geleceği sandığımızdan daha yakın olabilir.

İlginizi çekebilir: İngiltere enerji yasasını kabul etti

Exit mobile version