{"id":104680,"date":"2025-01-22T02:41:00","date_gmt":"2025-01-22T01:41:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sonnenseite.com\/?p=104680"},"modified":"2025-01-21T16:42:49","modified_gmt":"2025-01-21T15:42:49","slug":"mit-maschinellem-lernen-zu-leistungsstarker-photovoltaik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sonnenseite.com\/de\/wissenschaft\/mit-maschinellem-lernen-zu-leistungsstarker-photovoltaik\/","title":{"rendered":"Mit Maschinellem Lernen zu leistungsstarker Photovoltaik"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Methoden der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) erm\u00f6glichen pr\u00e4zise Vorhersagen von Materialeigenschaften bei der Bildung von Perowskit-Material f\u00fcr Solarzellen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Perowskit-Solarzellen zeigen im Labor hohe Wirkungsgrade bei der Umwandlung von Sonnenenergie in elektrische Energie. In Kombination mit Silizium-Solarzellen k\u00f6nnen sie zur k\u00fcnftigen Generation der Photovoltaik werden. Forschende des KIT zeigen nun: Maschinelles Lernen (ML) ist ein entscheidendes Instrument, um die erforderliche Messtechnik f\u00fcr die kommerzielle Fertigung von Perowskit-Solarzellen zu verbessern. <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Ihre Studie stellen sie in der Fachzeitschrift Energy and Environmental Science vor. <a href=\"http:\/\/dx.doi.org\/10.1039\/D4EE03445G\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DOI: 10.1039\/D4EE03445G<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Photovoltaik ist eine Schl\u00fcsseltechnologie f\u00fcr eine kohlenstoffarme Energieversorgung. Solarzellen aus Perowskit-Halbleiterschichten weisen bereits heute sehr hohe Wirkungsgrade auf und k\u00f6nnen kosteng\u00fcnstig hergestellt werden. Zudem l\u00e4sst sich diese Technologie d\u00fcnn und flexibel gestalten. \u201eDie Perowskit-Photovoltaik steht an der Schwelle zur Kommerzialisierung. Allerdings bleiben Herausforderungen bei der Langzeitstabilit\u00e4t sowie bei der Hochskalierung auf gro\u00dfe Fl\u00e4chen\u201c, sagt Professor Ulrich Wilhelm Paetzold, der am Institut f\u00fcr Mikrostrukturtechnik des KIT sowie am Lichttechnischen Institut (LTI) des KIT forscht. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eIn unserer Studie zeigen wir, dass Maschinelles Lernen entscheidend ist, um das f\u00fcr die industrielle Fertigung erforderliche Monitoring der Perowskit-D\u00fcnnschichtbildung zu verbessern\u201c, so der Physiker. Mithilfe von Deep Learning \u2013 einer Methode aus dem Bereich des Maschinellen Lernens, die neuronale Netze nutzt \u2013 konnten die Forschenden am KIT Materialeigenschaften und Wirkungsgrade von Solarzellen auch jenseits des Laborma\u00dfstabs schnell und pr\u00e4zise vorhersagen.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Schritt in Richtung industrielle Anwendbarkeit<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eAuf Basis von Messdaten, die w\u00e4hrend der Fertigung erfasst werden, lassen sich durch den Einsatz von Maschinellem Lernen Prozessfehler identifizieren, bevor die Solarzellen fertiggestellt sind. Zus\u00e4tzliche Untersuchungsmethoden sind nicht notwendig\u201c, sagt Felix Laufer, wissenschaftlicher Mitarbeiter am LTI und Erstautor der Studie. \u201eDie Schnelligkeit und Leistungsf\u00e4higkeit dieser Methode verbessert die Datenanalyse erheblich. Damit lassen sich Aufgaben l\u00f6sen, die ansonsten nur schwer zu bew\u00e4ltigen w\u00e4ren.\u201c&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Untersuchung eines neuartigen Datensatzes, der die Bildung von Perowskit-D\u00fcnnschichten dokumentiert, erm\u00f6glicht mithilfe von Deep Learning eine pr\u00e4zise Zuordnung der Prozessdaten zu Zielvariablen wie der Energieumwandlungseffizienz.\u00a0<br><br>\u201eDie Perowskit-Photovoltaik hat das Potenzial, den Photovoltaikmarkt zu revolutionieren\u201c, sagt Paetzold, der am LTI die Abteilung Next Generation Photovoltaics leitet. \u201eWir zeigen, wie Prozessschwankungen durch die Erweiterung der Charakterisierungsmethoden mit Techniken des Maschinellen Lernens quantitativ analysiert werden k\u00f6nnen. So l\u00e4sst sich eine hohe Materialqualit\u00e4t und Schichthomogenit\u00e4t \u00fcber gro\u00dfe Fl\u00e4chen und viele Chargen hinweg sicherstellen. Dies ist ein entscheidender Schritt in Richtung industrieller Anwendbarkeit\u201c, betont der Wissenschaftler. <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Felix Laufer, Markus G\u00f6tz, and Ulrich W. Paetzold: Deep learning for augmented process monitoring of scalable perovskite thin-film fabrication. <a href=\"http:\/\/dx.doi.org\/10.1039\/D4EE03445G\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DOI: 10.1039\/D4EE03445G<\/a>\u00a0<\/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\/index.php\">Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie 2025<\/a> <\/p>\n<div class=\"shariff shariff-align-left shariff-widget-align-left\"><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 href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https%3A%2F%2Fwww.sonnenseite.com%2Fde%2Fwissenschaft%2Fmit-maschinellem-lernen-zu-leistungsstarker-photovoltaik%2F\" title=\"Bei Facebook teilen\" aria-label=\"Bei Facebook teilen\" 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