易游米乐yy:人工智能破解下一代太阳能技能暗码

来源：易游米乐yy    发布时间：2025-09-29 10:31:57

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	  全球动力需求继续攀升，太阳能技能正面对极限应战。瑞典科学家近来在开释卤化物钙钛矿潜力方面取得重大打破。


	  全球电力需求正以史无前例的速度增加，开发可继续动力处理方案火烧眉毛。其间要害途径是研制功率远超当时资料的先进太阳能电池资料。这种新式资料可完成超薄柔性化出产，未来或可掩盖从智能手机到整栋修建的各类外表。


	  瑞典查尔姆斯理工大学的研讨团队近来在对卤化物钙钛矿这种极具潜力却充溢谜题的资料研讨中取得发展。经过计算机模仿与机器学习相结合，科学家开端提醒这类资料的杂乱特性。


	  国际动力署多个方面数据显现，电力已占全球动力消耗的20%。未来25年内，这一份额估计将打破50%，进一步凸显开发清洁高效动力技能的紧迫性。


	  该研讨首席研讨员、查尔姆斯理工大学副教授朱莉娅·维克托指出：为满意需求，对新式环保高效动力转化技能（如高性能太阳能电池）的需求正继续增加。咱们的发现关于优化最具潜力的太阳能资料至关重要。现在咱们具有的模仿办法能处理数年前悬而未决的难题，这十分令人兴奋。


	  作为高效太阳能电池的明星资料，卤化物钙钛矿因其杰出的光吸收与发射功率，被以为有望制作经济高效的柔性轻质太阳能电池及LED灯泡等光电器材。但该资料存在易降解难题，深化了解其作业原理是优化使用的要害。


	  科研界长期困扰于该资料宗族中的甲脒碘化铅晶体化合物。尽管具有优异才能光电特性，但其不安稳性阻止了广泛使用 —— 现在可经过混合两种卤化物钙钛矿来处理这一难题，但需求更深化了解资料特性以完成精准配比操控。


	  查尔姆斯理工大学研讨团队现已初次明晰阐释了该资料某个要害相位的特性，这个长期难以经过试验破解的相位正是完成资料精准规划调控的中心。该项研讨成果已发表于《美国化学学会期刊》。


	  研讨团队成员桑吉塔·杜塔表明：该资料的低温相态一直是研讨拼图中缺失的要害部分，咱们现已回答了关于该相态结构的基础性难题。


	  打破性发展得益于机器学习技能的加持。该团队拿手经过计算机模仿构建精准资料模型，再经过试验验证不同场景下的资料体现。但卤化物钙钛矿的模仿极具应战，需求超算资源支撑长期运算。


	  杜塔解释道：将规范办法与机器学习结合后，咱们现能运转比以往长数千倍的模仿，模型可包容的原子数量从数百级提升至百万级，更靠近实在国际。


	  研讨团队不只确认了甲脒碘化铅在低温下的结构，还观察到资料冷却时甲脒分子会堕入半安稳状况。为验证模型准确性，他们与伯明翰大学试验团队协作，在零下200摄氏度的试验环境中证明了模仿成果的可靠性。


	  查尔姆斯理工大学物理系研讨员埃里克·弗兰松表明：期望咱们的模仿研讨成果能为未来杂乱卤化物钙钛矿资料的建模剖析办法供给新思路。