नई सौर सेल प्रौद्योगिकियों के परीक्षण की प्रक्रिया परंपरागत रूप से धीमी और महंगी रही है, जिसके लिए कई चरणों की आवश्यकता होती है।पांचवें वर्ष के पीएच.डी. के नेतृत्व में।छात्र, जॉन्स हॉपकिन्स टीम ने एक मशीन लर्निंग पद्धति विकसित की है जो इस प्रक्रिया को नाटकीय रूप से तेज करने का वादा करती है, और अधिक कुशल और किफायती नवीकरणीय ऊर्जा समाधानों का मार्ग प्रशस्त करती है।

"हमारे काम से पता चलता है कि मशीन लर्निंग सौर सेल परीक्षण प्रक्रिया को सुव्यवस्थित कर सकती है," टीम लीडर केविन ली ने कहा, जिन्होंने साथी इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग स्नातक छात्रों अर्लीन चिउ, येडा लिन, श्रेयस चिंतापल्ली और सेरेन कमल और स्नातक एरिक जी के साथ काम किया।परियोजना पर।"इससे न केवल समय और संसाधनों की बचत होती है बल्कि स्वच्छ ऊर्जा प्रौद्योगिकी विकास के लिए नई संभावनाएं खुलती हैं।"

द टीम्सपरिणाममें दिखाई देते हैंउन्नत इंटेलिजेंट सिस्टम.

नई सौर सामग्री और उपकरणों के व्यावसायीकरण में एक बड़ी बाधा लंबा निर्माण-परीक्षण-पुनरावृत्ति चक्र है।बाज़ार के लिए नई सौर सेल सामग्री को अनुकूलित करना एक कठिन प्रक्रिया है।किसी उपकरण के बन जाने के बाद उसे समझने के लिए कई समय लेने वाली मापों की आवश्यकता होती हैभौतिक गुण.इस डेटा का उपयोग चक्र को दोहराते हुए निर्माण प्रक्रिया को समायोजित करने के लिए किया जाता है।

नई विधि एक ही माप से सभी सामग्रियों की महत्वपूर्ण विशेषताओं को निकालकर इस समय को काफी कम कर देती है।कंप्यूटर-सिम्युलेटेड डेटा पर प्रशिक्षित अन्य तरीकों के विपरीत - जो अक्सर गलत परिणाम उत्पन्न करते हैं - हॉपकिंस टीम का दृष्टिकोण वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करता है।

उनकातंत्रिका नेटवर्कएक सौर सेल से हजारों डेटा पॉइंट एकत्र करता है, जटिल गुणों और दोषों के कारण होने वाली विविधताओं, जैसे कि स्पिन-कास्टिंग धारियाँ, दरारें और दूषित पदार्थों को कैप्चर करता है, और हजारों को बनाने की आवश्यकता को समाप्त करता है।सौर सेल.

"केविन की विधि में फोटोवोल्टिक विकास के समय को तेज करने की क्षमता है," ली के सलाहकार और अध्ययन के सह-लेखक सुज़ाना थॉन, जेएचयू के व्हिटिंग स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर और विश्वविद्यालय के राल्फ ओ'कॉनर सस्टेनेबल के एसोसिएट निदेशक ने कहा।ऊर्जा संस्थान.

"डिवाइस व्यवहार के बारे में आपको जो जानने की आवश्यकता है उसे जानने के लिए कई उपकरणों पर श्रमपूर्वक कई माप करने के बजाय, केविन, अपने [मशीन लर्निंग] एल्गोरिदम के लिए धन्यवाद, अब आपको वह सब कुछ बता सकता है जिसके बारे में आप जानना चाहते हैंउपकरणऔर इसके गुण एक माप से जिसमें लगभग 30 सेकंड लगते हैं।"ली की प्रणाली की अन्य नवीन विशेषता यह है कि यह सौर कोशिकाओं से डेटा के स्थानिक मानचित्र लेता है और उन्हें छवियों में परिवर्तित करता है।

ली ने कहा, "आम तौर पर एक नया सौर सेल बनाने के बाद आपको मिलने वाले सबसे आम मापों में से एक को जेवी वक्र कहा जाता है, और यह प्रकाश के प्रति सेल की प्रतिक्रिया को मापता है।"

"हमारे पास इन जेवी वक्र मानचित्रों को छवियों में परिवर्तित करने का विचार था ताकि हम उन्नत का लाभ उठा सकें

यंत्र अधिगमगैर-अनुप्रयोगों के लिए मॉडल विकसित किए गएपदार्थ विज्ञान, लेकिन कंप्यूटर विज़न में, सौर सेल व्यवहार में पैटर्न सीखने के लिए।"नई पद्धति का एक अन्य लाभ सौर कोशिकाओं से परे विभिन्न सामग्रियों और उपकरणों के लिए इसकी प्रयोज्यता है, जो संभावित रूप से सामग्री की खोज से लेकर बाजार में अपनाने तक की समयसीमा में तेजी लाती है।

ली ने कहा, "सैद्धांतिक रूप से, हमने जो प्रणाली विकसित की है उसका उपयोग ट्रांजिस्टर और प्रकाश सेंसर जैसे अन्य उपकरणों को मापने के लिए किया जा सकता है।"

"समय की बचत, और इस प्रणाली की सटीकता से नई तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला को और अधिक तेजी से तैयार किया जा सकता है, जिसे होते हुए देखकर मैं उत्साहित हूं।"

अधिक जानकारी:हून जियोंग ली एट अल, प्रायोगिक डेटा पर प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके पीबीएस कोलाइडल क्वांटम डॉट सौर सेल पैरामीटर्स की भविष्यवाणी करते हुए,उन्नत इंटेलिजेंट सिस्टम(2024)।डीओआई: 10.1002/ऐसी.202400310