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Faszination Technik Wie künstliche Intelligenz Perowskit-Solarzellen verbessern kann

Quelle: KIT 2 min Lesedauer

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In unserer Rubrik „Faszination Technik“ stellen wir Konstrukteuren jede Woche beeindruckende Projekte aus Forschung und Entwicklung vor. Heute: wie Forscher mithilfe von KI die Qualitätsschwankungen von Perowskit-Schichten entschlüsseln konnten.

Mit Unterstützung von KI-Methoden wollen Forschende die Herstellungsprozesse für hocheffiziente Perowskit-Solarzellen verbessern.(Bild: Amadeus Bramsiepe, KIT)
Mit Unterstützung von KI-Methoden wollen Forschende die Herstellungsprozesse für hocheffiziente Perowskit-Solarzellen verbessern.
(Bild: Amadeus Bramsiepe, KIT)

Ein Team rund um das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) hat eine neue Methode entwickelt, um die Produktion von Tandemsolarzellen auf Basis von Perowskit-Halbleitern zu verbessern. Laut einer Mitteilung nutzten die Wissenschaftler dafür künstliche Intelligenz (KI). Ein Bericht des Teams erschien zuerst im Fachmagazin „Advanced Materials“.

Perowskit-Tandemsolarzellen kombinieren eine Perowskit- mit einer konventionellen Solarzelle, beispielsweise auf Basis von Silizium. Damit sei ein Wirkungsgrad von mehr als 33 Prozent möglich. Herkömmliche Photovoltaik-Solarzellen erreichen einen Wirkungsgrad zwischen 10 und 25 Prozent. Voraussetzung für den hohen Wirkungsgrad der Perowskit-Solarzelle ist jedoch eine hochwertige und extrem dünne Perowskit-Schicht, die nur einen Bruchteil der Dicke eines menschlichen Haares besitzt. Für die Produktion ist dies eine Herausforderung, so das KIT. Bisher hatten die Forscher aus ungeklärten Gründen extreme Schwankungen bei der Herstellung der Halbleiterschichten.

Erkenntnisse für die Materialwissenschaften

Die Forscher entwickelten KI-Methoden und trainierten sie mit Videoaufnahmen der Photolumineszenz der Perowskit-Dünnschichten während des Herstellungsprozesses. Photolumineszenz bezeichnet die strahlende Emission der Halbleiterschichten nach Anregung durch eine externe Lichtquelle. Das Forscherteam konnte mithilfe der KI erkennen, dass die Photolumineszenz während der Produktion variiert und dies die Beschichtungsqualität beeinflusst. Die Forscher gingen sogar noch einen Schritt weiter: nach entsprechendem Training der neuronalen Netzwerke konnte die KI voraussagen, ob die Solarzelle einen niedrigen oder hohen Wirkungsgrad erreicht, je nachdem wann welche Variation in der Lichtemission im Laufe der Produktion stattfand.

„Dank des kombinierten Einsatzes der KI haben wir eine Idee, an welchen Stellschrauben wir zuallererst drehen müssen, um die Produktion zu verbessern“, sagt Ulrich W. Paetzold vom Institut für Mikrostrukturtechnik sowie vom Lichttechnischen Institut des KIT. „Wir können unsere Experimente zielgerichteter durchführen und müssen nicht mehr im Dunkeln die Nadel im Heuhaufen suchen. Das ist eine Blaupause für Folgeforschung, auch für viele weitere Aspekte in der Energieforschung und den Materialwissenschaften.“

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