La ricerca di materiali più performanti per le celle solari in perovskite si scontra con la necessità di test rigorosi e spesso complessi, che rallentano il progresso e aumentano i costi della sperimentazione. Tuttavia, l’intelligenza artificiale offre oggi una soluzione per velocizzare la selezione e l’analisi dei materiali. Lo dimostra il lavoro di un team internazionale di scienziati, guidato dal Karlsruhe Institute of Technology (KIT) in Germania, che ha identificato nuovi materiali organici in tempi record grazie a un approccio innovativo che combina AI e sintesi automatizzata.
Machine learning e AI per creare celle solari in perovskite migliori
Nella loro ricerca, pubblicata sulla rivista Science, gli scienziati hanno utilizzato un database contenente un milione di molecole virtuali, generate a partire da sostanze commercialmente disponibili. Un numero decisamente elevato: ci vorrebbero infatti mesi, se non anni per eseguire tutti i test necessari.
Per questo motivo, il team di ricerca ha scelto un approccio innovativo, adottando una piattaforma di sintesi robotizzata e algoritmi di apprendimento automatico. Grazie a questa soluzione, i ricercatori hanno potuto ricavare con appena 150 test ben 13.000 molecole. Tutte potenziali candidate per essere nuovi materiali per le celle solari.
A partire dalle 13.000 molecole iniziali, i ricercatori ne hanno scelto 101, caratterizzate da ampie differenze nelle proprietà chimiche e fisiche. Le molecole sono state poi sintetizzate in materiali con cui il team ha poi realizzato delle celle solari di prova. I risultati ottenuti da tali celle sono stati successivamente utilizzati per addestrare un modello di intelligenza artificiale da loro sviluppato. All’algoritmo è stato quindi chiesto di identificare nuovi candidati tra i materiali selezionati, e l’AI ne ha individuati 24.
I materiali sono stati poi sintetizzati dal team e inseriti in celle solari funzionanti per i test. Dopo diversi esperimenti, il team di ricerca ha optato per un materiale che ha portato alla costruzione di celle solari a base di perovskite con efficienza fino al 26,2%. Il record per tali celle, osserva il team, è del 26,7%. Il che significa che sono andati molto vicini a superare l’ultimo traguardo raggiunto nel settore del fotovoltaico in perovskite.
“Con questo approccio, abbiamo raggiunto un risultato che, con sistemi convenzionali, avrebbe richiesto anni di lavoro e risorse considerevoli”, ha spiegato Christoph Brabec dell’Istituto di ricerca HI ERN, a capo del progetto insieme a Pascal Friederich (KIT Institute of Nanotechnology).
Dai laboratori alle applicazioni pratiche
Il metodo sviluppato dal team del KIT non si limita al settore delle celle solari. “Il nostro workflow è altamente versatile e può essere adattato per scoprire nuovi materiali in settori come le batterie, i superconduttori e i dispositivi elettronici”, ha sottolineato Brabec.
Grazie alla combinazione di automazione e AI, questo approccio rappresenta una svolta nella ricerca sui materiali avanzati, riducendo drasticamente costi e tempi di sviluppo.
