{"id":103936,"date":"2024-12-14T02:16:00","date_gmt":"2024-12-14T01:16:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sonnenseite.com\/?p=103936"},"modified":"2024-12-13T15:56:42","modified_gmt":"2024-12-13T14:56:42","slug":"mit-ki-schneller-zu-besseren-photovoltaik-materialien","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sonnenseite.com\/de\/wissenschaft\/mit-ki-schneller-zu-besseren-photovoltaik-materialien\/","title":{"rendered":"Mit KI schneller zu besseren Photovoltaik-Materialien"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Science-Publikation: Forschende zeigen, wie der Einsatz maschinellen Lernens die Suche nach neuen halbleitenden Molek\u00fclen f\u00fcr Perowskit-Solarzellen enorm beschleunigt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Perowskit-Solarzellen gelten als flexible und nachhaltige Alternative zu herk\u00f6mmlichen Solarzellen auf Siliziumbasis. Forschende des Karlsruher Instituts f\u00fcr Technologie (KIT) geh\u00f6ren zu einem internationalen Team, das innerhalb weniger Wochen neue organische Molek\u00fcle gefunden hat, mit denen sich der Wirkungsgrad von Perowskit-Solarzellen steigern l\u00e4sst. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Team kombinierte dabei geschickt den Einsatz von KI mit vollautomatischer Hochdurchsatz-Synthese. Die entwickelte Strategie ist auf andere Bereiche der Materialforschung \u00fcbertragbar, etwa auf die Suche nach neuen Batteriematerialien. <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Die Forschenden berichten aktuell in Science <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1126\/science.ads0901\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">(DOI: 10.1126\/science.ads0901)<\/a>.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wer unter 1 000 000 Molek\u00fclen jene herausfinden will, die als Leiter positiver Ladung Perowskit-Solarzellen besonders effizient machen, muss diese Million Molek\u00fcle herstellen und testen \u2013 oder so vorgehen, wie es Forschende rund um Tenure-Track-Professor Pascal Friederich vom Institut f\u00fcr Nanotechnologie des KIT und Professor Christoph Brabec vom HI ERN und getan haben. \u201eMit nur 150 gezielten Experimenten konnte ein Durchbruch erzielt werden, der sonst Hunderttausende von Tests erfordert h\u00e4tte. Der entwickelte Workflow er\u00f6ffnet neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die schnelle und kosteneffiziente Entdeckung leistungsstarker Materialien in einer Vielzahl von Anwendungsfeldern\u201c, sagt Brabec. Mit einem der so entdeckten Materialien steigerten sie den Wirkungsgrad einer Referenz-Solarzelle um rund zwei Prozent auf 26,2 Prozent. \u201eDieser Erfolg zeigt, dass man bei der Entwicklung neuer Energiematerialien mit einer geschickten Strategie enorm Zeit und Ressourcen einsparen kann\u201c, so Friederich.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ausgangspunkt am HI ERN war eine Datenbank mit den Strukturformeln von rund einer Million virtuellen Molek\u00fcle, die aus handels\u00fcblichen Substanzen herstellbar w\u00e4ren. Von 13 000 dieser virtuellen Molek\u00fcle, nach dem Zufallsprinzip ausgelesen, berechneten die Forschenden am KIT mit etablierten quantenmechanischen Methoden Energieniveaus, Polarit\u00e4t, Geometrie und andere Merkmale.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">KI-Training mit Daten von nur 101 Molek\u00fclen<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aus diesen 13 000 Molek\u00fclen w\u00e4hlten die Forschenden wiederum 101 Molek\u00fcle aus, die sich in ihren Merkmalen m\u00f6glichst stark unterschieden. Diese wurden am HI ERN mit Hilfe eines Robotersystems automatisch hergestellt und damit ansonsten baugleiche Solarzellen gefertigt. Anschlie\u00dfend ma\u00dfen sie deren Wirkungsgrad. \u201eF\u00fcr den Erfolg unserer Strategie war entscheidend, dass wir dank unserer hochautomatisierten Syntheseplattform wirklich vergleichbare Proben erzeugten und somit verl\u00e4ssliche Werte f\u00fcr den Wirkungsgrad ermittelten\u201c, sagt Christoph Brabec, der die Arbeiten am HI ERN leitete.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mit den erzielten Wirkungsgraden und den Merkmalen der zugeh\u00f6rigen Molek\u00fcle trainierten die Forschenden des KIT ein KI-Modell. Das Modell schlug dann weitere 48 Molek\u00fcle zur Synthese vor, basierend auf zwei Kriterien: ein erwartender hoher Wirkungsgrad und unvorhersehbare Eigenschaften. \u201eWenn sich das Machine-Learning-Modell bei der Prognose des Wirkungsgrades unsicher ist, lohnt es sich, das Molek\u00fcl herzustellen, um es n\u00e4her zu untersuchen\u201c, erkl\u00e4rt Pascal Friederich das zweite Kriterium. \u201eEs k\u00f6nnte mit einem hohen Wirkungsgrad \u00fcberraschen.\u201c&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tats\u00e4chlich lie\u00dfen sich mit den von der KI vorgeschlagenen Molek\u00fclen \u00fcberdurchschnittlich effiziente Solarzellen bauen, darunter auch solche, die modernste andere Materialien \u00fcbertreffen. \u201eWir k\u00f6nnen nicht sicher sein, wirklich das Beste unter einer Million Molek\u00fcle gefunden zu haben, aber wir sind ganz gewiss nahe am Optimum\u201c, sagt Friederich, Tenure-Track-Professor f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz in der Materialwissenschaft.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">KI versus chemische Intuition<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Forschenden k\u00f6nnen die Molek\u00fclvorschl\u00e4ge der KI in gewissem Ausma\u00df nachvollziehen, da die verwendete KI angibt, welche Merkmale der virtuellen Molek\u00fcle f\u00fcr ihre Vorschl\u00e4ge ausschlaggebend waren. Es zeigte sich, dass sich die KI-Vorschl\u00e4ge teilweise auch auf Merkmale st\u00fctzten, z.B. das Vorhandensein bestimmter chemischer Gruppen wie Amine, die Chemiker bisher weniger beachtet hatten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Christoph Brabec und Pascal Friederich sind \u00fcberzeugt, dass ihre Strategie vielversprechend f\u00fcr die Materialforschung auch in anderen Anwendungsbereichen ist oder auf die Optimierung ganzer Bauelemente ausgeweitet werden kann.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Forschungsergebnisse, die in Zusammenarbeit mit Forschenden der Universit\u00e4t Erlangen-N\u00fcrnberg, des s\u00fcdkoreanischen Ulsan National Institute of Science, der chinesischen Xiamen University und der University of Electronic Science and Technology in Chengdu, China, entstanden sind, wurden k\u00fcrzlich im renommierten Journal \u201eScience\u201c ver\u00f6ffentlicht. <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>&#8222;Inverse design of molecular hole-transporting semiconductors tailored for perovskite solar cells&#8220; &#8211; Science, 2024. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1126\/science.ads0901\u00a0\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DOI 10.1126\/science.ads0901.<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<h5 class=\"green\">Quelle<\/h5>\r\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.kit.edu\/kit\/pi_2024_106_mit-ki-schneller-zu-besseren-photovoltaik-materialien.php\">Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie (KIT) 2024<\/a><\/p>\n<div class=\"shariff shariff-align-flex-start shariff-widget-align-flex-start\"><div class=\"ShariffHeadline\">Diese Meldung teilen<\/div><ul class=\"shariff-buttons theme-round orientation-horizontal buttonsize-medium\"><li class=\"shariff-button facebook shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#4273c8;border-radius:1%\"><a 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