新しい太陽電池の開発をスピードアップするためのツール

現在、MITとGoogle Brainの研究者は、提案された1つの設計を一度に評価するだけでなく、どの変更が望ましい改善をもたらすかについての情報を提供できるシステムを開発しました。 これにより、新しく改善された構成の発見率が大幅に向上する可能性があります。

微分可能な太陽電池シミュレーターと呼ばれる新しいシステムは、MITのジュニアSean Mann、MIT &＃39; s Institute for Soldier Nanotechnologiesの研究科学者GiuseppeRomanoによって書かれた、ジャーナルComputer PhysicsCommunicationsに掲載された論文に記載されています。 MITとGoogleBrainの他の人たち。

ロマーノ氏によると、従来の太陽電池シミュレーターは、太陽電池の構成の詳細を取得し、出力として予測効率、つまり、入射する太陽光のエネルギーの何パーセントが実際に電流に変換されるかを生成します。 しかし、この新しいシミュレーターは、効率を予測し、その出力が入力パラメーターのいずれかによってどの程度影響を受けるかを示します。"この層を少し厚くすると効率がどうなるか、たとえば材料の特性を変更すると効率がどうなるかを直接教えてくれます。& quot; 彼は言い​​ます。

つまり、& quot;私たちは&＃39;新しいデバイスを発見しませんでしたが、他の人が他のより高性能なデバイスをより迅速に発見できるようにするツールを開発しました。" このシステムを使用して、& quot;最適化された構造のより広いスペースにすばやくアクセスできるようにするために、シミュレーターを実行する必要がある回数を減らしています。" さらに、& quot;私たちのツールは、シミュレーションを実行するのが非常に複雑であるため、これまで隠されていた材料パラメータの一意のセットを識別できると彼は言います。"

従来のアプローチでは基本的に可能なバリエーションのランダム検索を使用しますが、Mann氏は、ツール&を使用して、シミュレーターがデバイスを変更する方向を指示するため、変更の軌跡をたどることができます。 機会の空間全体を探索する代わりに、単一のパスをたどることができるため、プロセスがはるかに高速になります& quot; これは、パフォーマンスの向上に直接つながります。

高度な太陽電池は、導電性材料と織り交ぜられた複数の層で構成され、電荷を一方から他方に運ぶことが多いため、この計算ツールは、これらの異なる層の相対的な厚さを変更すると、デバイス&＃39;の出力にどのように影響するかを明らかにします。"厚さが重要であるため、これは非常に重要です。 光の伝播と各層の厚さおよび各層の吸収の間には強い相互作用があります& quot; マンは説明します。

評価できる他の変数には、各層が受けるドーピングの量（別の元素の原子の導入）、絶縁層の誘電率、またはバンドギャップ、光子のエネルギーレベルの測定値が含まれます。レイヤーで使用されているさまざまなマテリアルによってキャプチャされます。

このシミュレーターは、この分野の研究を導くのにすぐに使用できるオープンソースツールとして利用できるようになりました、とロマーノは言います。"準備ができており、業界の専門家が取り上げることができます。" それを利用するために、研究者はこのデバイス&＃39;の計算を最適化アルゴリズム、または機械学習システムと組み合わせて、考えられるさまざまな変更を迅速に評価し、最も有望な代替案をすばやく見つけます。

この時点で、シミュレーターは太陽電池の1次元バージョンのみに基づいているため、次のステップは、その機能を拡張して2次元および3次元の構成を含めることです。 しかし、この1Dバージョン& quot;でさえ、現在生産中のセルの大部分をカバーできます& quot; ロマーノは言います。 異なる材料を使用するいわゆるタンデムセルなどの特定のバリエーションは、まだこのツールで直接シミュレートすることはできませんが、& quot;個々のセルのそれぞれをシミュレートすることによってタンデム太陽電池を近似する方法があります、& quot ; マンは言います。

シミュレーターは& quot;エンドツーエンド、& quot;です。 ロマーノは、光の吸収も考慮に入れて、効率の感度を計算することを意味すると言います。 彼は次のように付け加えています。& quot;魅力的な将来の方向性は、精度を高めるために、高度な既存の微分可能な光伝搬シミュレーターでシミュレーターを構成することです。"

ロマーノ氏によると、これはオープンソースコードであるため、& quot;つまり、&＃39;があれば、コミュニティはそれに貢献できるということです。 そしてそれが&＃39;それが私たちが本当に興奮している理由です。" この研究グループは& quot;ほんの一握りの人々ですが、& quot; 彼によると、この分野で働く人なら誰でも、コードに独自の拡張と改善を加え、新しい機能を導入することができます。

& quot;微分可能物理学は、設計されたシステムのシミュレーションに新しい機能を提供します。& quot; カーネギーメロン大学の機械工学の准教授であるVenkatViswanathanは、この仕事に関係していなかったと言います。"微分可能太陽電池シミュレーターは、微分可能物理学の素晴らしい例であり、太陽電池デバイスのパフォーマンスを最適化するための新しい機能を提供できるようになりました。& quot; 彼は、研究&を引用して、エキサイティングな前進と呼んでいると言います。"

MannとRomanoに加えて、チームにはMITのEricFadelとStevenJohnson、GoogleBrainのSamuelSchoenholzとEkinCubukが含まれていました。 この作業は、EniSpAとMITEnergy Initiative、およびMIT Quest forIntelligenceによって部分的にサポートされました。