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今天，太陽能提供了歐洲 2% 的電力。然而，到 2050 年，預(yù)計可再生能源將成為最常用的能源(超過石油和其他液體、天然氣和煤炭)，太陽能將取代風(fēng)能成為可再生能源的主要來源。為了達(dá)到這一點，并使太陽能更便宜，太陽能技術(shù)仍然需要一些突破。一是能夠更有效地將來自太陽的光子轉(zhuǎn)化為可用能量。


有機光伏的最高效率為 15% 到 20%——相當(dāng)可觀，但對太陽能的潛力有限制。利哈伊大學(xué)工程師 Ganesh Balasubramanian 和其他許多人一樣，想知道是否有辦法改進太陽能電池的設(shè)計以提高它們的效率?

巴拉蘇布蘭馬尼安，機械工程和力學(xué)副教授，研究在心臟中的材料的基本物理太陽能轉(zhuǎn)換-合格電子從分子到分子的有機聚合物，使他們能夠被存儲和利用， -以及作為制造工藝的是生產(chǎn)商用太陽能電池。

Balasubramanian 和他的研究生 Joydeep Munshi 使用德克薩斯高級計算中心 (TACC) 的 Frontera 超級計算機——地球上最強大的計算機之一，一直在運行有機太陽能電池生產(chǎn)過程的分子模型，并設(shè)計了一個框架來確定最佳工程選擇。他們在IEEE Computing in Science and Engineering的 5 月刊中描述了計算工作和相關(guān)發(fā)現(xiàn)。

“當(dāng)工程師制造太陽能電池時，他們會在溶劑中混合兩種有機分子，然后蒸發(fā)溶劑以形成有助于激子轉(zhuǎn)換和電子傳輸?shù)幕旌衔铮?rdquo;Balasubramanian 說。“我們模擬了這些電池的制造方式，特別是體異質(zhì)結(jié)——太陽能電池的吸收層?；旧?，我們試圖了解結(jié)構(gòu)變化如何與太陽能轉(zhuǎn)換效率相關(guān)?”

Balasubramanian 使用他所謂的“基于物理的機器學(xué)習(xí)”。他的研究結(jié)合了粗粒度模擬(使用代表有機材料的近似分子模型)和機器學(xué)習(xí)。Balasubramanian 認(rèn)為這種組合有助于防止人工智能提出不切實際的解決方案。

“很多研究都對原始數(shù)據(jù)使用機器學(xué)習(xí)，”Balasubramanian 說。“但越來越多的人對使用受過物理教育的機器學(xué)習(xí)感興趣。我認(rèn)為這是最大的好處。機器學(xué)習(xí)本身就是簡單的數(shù)學(xué)。其中涉及的真正物理學(xué)并不多。”

Balasubramanian 和 Munshi 以及 Wei Chen(西北大學(xué))和 TeYu Chien(懷俄明大學(xué))于 2021 年 2 月在Computational Materials Science 發(fā)表文章，描述了在 Frontera 上進行的一組虛擬實驗的結(jié)果，這些實驗測試了各種設(shè)計更改的影響。這些包括改變本體異質(zhì)結(jié)中供體和受體分子的比例，以及退火的溫度和時間——有助于產(chǎn)品穩(wěn)定性的冷卻和硬化過程。

他們利用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練一類稱為支持向量機的機器學(xué)習(xí)算法，以識別材料和生產(chǎn)過程中的參數(shù)，這些參數(shù)將產(chǎn)生最大的能量轉(zhuǎn)換效率，同時保持結(jié)構(gòu)強度和穩(wěn)定性。將這些方法結(jié)合在一起，Balasubramanian 的團隊能夠?qū)⑦_(dá)到最佳流程所需的時間減少 40%。

“歸根結(jié)底，分子動力學(xué)是物理引擎。這就是捕捉基礎(chǔ)物理學(xué)的東西，”他說。“機器學(xué)習(xí)著眼于數(shù)字和模式，進化算法促進了模擬。”

權(quán)衡和限制

像許多工業(yè)過程一樣，調(diào)整制造過程的任何方面都涉及權(quán)衡。例如，更快的冷卻可能有助于提高電源效率，但它可能會使材料變脆并容易破裂。Balasubramanian 和他的團隊采用了一種多目標(biāo)優(yōu)化算法，該算法平衡了每次更改的利弊，以推導(dǎo)出整體最佳制造過程。

“當(dāng)你試圖優(yōu)化一個特定的變量時，你是在線性地看待問題，”他說。“但是，這些努力中的大多數(shù)都面臨著你試圖同時解決的多管齊下的挑戰(zhàn)。你需要權(quán)衡利弊，必須抓住協(xié)同作用，才能做出正確的設(shè)計。”

Balasubramanian 的模擬與實驗結(jié)果相符。他們確定異質(zhì)結(jié)的構(gòu)成和退火溫度/時間對整體效率的影響最大。他們還發(fā)現(xiàn)異質(zhì)結(jié)中材料的比例對效率是最好的。

“在文獻中確定了某些條件，人們聲稱這些條件是那些選擇分子和加工行為的效率的最佳條件，”他說。“我們的模擬能夠驗證這些并表明其他可能的標(biāo)準(zhǔn)不會為您提供相同的性能。我們能夠意識到真相，但??來自虛擬世界。”

隨著 2021-22 年在 Frontera 上獲得更多時間，Balasubramanian 將為機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)添加更多層，使其更加強大。他計劃添加實驗數(shù)據(jù)以及其他形式的計算機模型，例如電子結(jié)構(gòu)計算。

“數(shù)據(jù)的異質(zhì)性將改善結(jié)果，”他說。“我們計劃首先對材料進行原理模擬，然后將這些數(shù)據(jù)以及粗粒度模擬的數(shù)據(jù)輸入到機器學(xué)習(xí)模型中。”

Balasubramanian 認(rèn)為，目前的有機光伏可能已達(dá)到其效率的極限。“有一堵難以穿透的墻，這就是材料，”他說。“我們使用的這些分子只能到此為止。接下來要嘗試的是將我們的框架與其他分子和先進材料一起使用。”

他的團隊挖掘文獻以了解提高太陽能效率的特征，然后訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型來識別具有理想電荷傳輸行為的潛在新分子。他們在《化學(xué)信息與建模雜志》上發(fā)表了他們的研究。Frontera 的未來工作將使用 Balasubramanian 的框架來探索和計算測試這些替代材料，假設(shè)它們可以生產(chǎn)。

“一旦建立，我們就可以將實驗室制造的真實分子放入我們創(chuàng)建的框架中，”他說。“如果我們發(fā)現(xiàn)性能良好的新材料，它將降低太陽能發(fā)電設(shè)備的成本并幫助地球母親。”

他說，Balasubramanian 的研究利用了計算機模擬至關(guān)重要的兩件事。“一個是了解我們無法用現(xiàn)實世界中的工具研究的科學(xué)。另一個是加快科學(xué)發(fā)展——簡化我們真正需要做的事情，這減少了我們制作東西的成本和時間，以及物理測試他們。” 

原標(biāo)題：工程師將基于物理的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于太陽能電池生產(chǎn)