Ein international zusammengesetztes Forscherteam, zu dem auch Wissenschaftler des Helmholtz-Instituts Erlangen-Nürnberg gehören, hat durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bedeutende Fortschritte in der Materialforschung für Perowskit-Solarzellen erzielt. Dieses innovative Verfahren kombiniert KI mit vollautomatisierter Hochdurchsatz-Synthese und hat es ermöglicht, den Entdeckungsprozess neuer Materialien erheblich zu beschleunigen. Herkömmlicherweise wären dafür Hunderttausende von Experimenten notwendig gewesen, doch das Team konnte bereits mit nur 150 zielgerichteten Experimenten einen Durchbruch erreichen, wie it-boltwise berichtet.
Perowskit-Solarzellen gelten als vielversprechende Alternative zu Silizium-basierten Solarzellen, da sie nicht nur flexibler sind, sondern auch als nachhaltiger und kostengünstiger gelten. Die Herausforderung in der Forschung besteht in der Identifikation von effizienten Molekülen, die als Leiter positiver Ladung fungieren. Das Team hatte ursprünglich eine Datenbank mit Strukturformeln von rund einer Million virtuellen Molekülen zur Verfügung.
Durchbruch in der Materialentdeckung
In ihrem Forschungsprozess wählten die Wissenschaftler 13.000 Moleküle aus, die dann in automatisierten Laborsystemen synthetisiert wurden. Dabei konnten 101 Moleküle mit stark verschiedenen Eigenschaften erfolgreich hergestellt werden. Die Wirkungsgrade dieser Moleküle wurden genutzt, um ein KI-Modell zu trainieren. Dieses Modell schlug weitere 48 Moleküle zur Synthese vor, basierend auf den ermittelten Wirkungsgraden und interessanten, aber oft weniger beachteten Merkmalen, beispielsweise bestimmten chemischen Gruppen, wie in scinexx ergänzt wird.
Die Ergebnisse bestätigten das Potenzial dieser Strategie: Der Wirkungsgrad einer Referenz-Solarzelle konnte um 2 % auf 26,2 % gesteigert werden. Dies zeigt, wie KI-gestützte Ansätze nicht nur die Anzahl der erforderlichen Experimente reduzieren, sondern auch die Effizienz neuer Materialien steigern können. Der Erfolg dieser Methode könnte weitreichende Auswirkungen auf verschiedene Bereiche der Materialforschung haben, insbesondere bei der Entwicklung von Batteriematerialien.
Die Rolle von KI in der Zukunft der Materialforschung
Der Einsatz von KI in der Materialforschung beschleunigt nicht nur den Prozess der Materialentdeckung, sondern ermöglicht auch die Identifikation von Molekülen mit unvorhersehbarem Potenzial. Zukünftige Forschungen könnten neue technische Möglichkeiten aufzeigen, um nicht nur den Wirkungsgrad von Solarzellen zu verbessern, sondern auch globale Herausforderungen wie den Klimawandel und Ressourcenknappheit anzugehen, was ingenieur.de illustriert.
Die jüngsten Entwicklungen zeigen, dass KI in der Lage ist, Erkennungsprozesse zu optimieren und schneller Materialien zu identifizieren, als es mit herkömmlichen Methoden möglich wäre. Auf diese Weise stellt sich eine vielversprechende Strategie für die Materialforschung ein, die in naher Zukunft auch in anderen Anwendungsbereichen an Bedeutung gewinnen dürfte.
