Opis projektu
Poprawa stabilności perowskitowych ogniw fotowoltaiczne za pomocą uczenia maszynowego opartego na fizyce
Perowskitowe ogniwa fotowoltaiczne należą do najbardziej obiecujących technologii, których rekordowa sprawność zbliża się obecnie do 30 %. Ich potencjał nie został jeszcze wykorzystany komercyjnie ze względu na ograniczony okres eksploatacji. Aby usprawnić wybór stabilnych materiałów, potrzebne są lepsze modele do przewidywania degradacji urządzeń. Wspierany w ramach programu działań „Maria Skłodowska-Curie” projekt ACCELERATE-PER wykorzysta uczenie maszynowe zintegrowane z fizyką materiałów, rozwijając jednocześnie paradygmaty eksperymentalne zgodne z uczeniem maszynowym. Pozwoli to dostosować algorytmy uczenia maszynowego do rzeczywistości fizycznej, a jednocześnie pokonać problem niedostatku danych, który utrudnia wykorzystanie uczenia maszynowego w naukach eksperymentalnych.
Cel
The development of sustainable energy production technologies, such as new types of solar cells, has traditionally taken decades. These research cycles need to be accelerated in order to respond to the urgent climate change crisis. Perovskite solar cells (PSCs) are a recent technology that boast high electricity production efficiencies, however they suffer from insufficient lifetimes. Since there are thousands of material candidates even for a single layer of a PSC, it is challenging to search for stable materials and infer device degradation mechanisms. This project aims to implement machine learning (ML) as a part of the solution. I will create an accelerated, ML-assisted research cycle for improving the lifetime of PSCs: I will focusing on optimizing the composition of the light absorbing layer perovskite for stability. I will show the resulting stability improvements in full PSCs and develop faster inference of the remaining PSC degradation mechanisms. The acceleration in the cycle arises from i) using ML to save experimental bandwidth, ii) designing experiments that are directly compatible with ML (opposed to first collecting data and then figuring out how to use it with ML), and iii) maximizing effectiveness by teaching physics to the ML algorithm. For example, at the materials level, the algorithm needs to know that certain perovskite compositions do not exist as mixed materials according to density functional theory. The physics integration aligns ML algorithms with physical reality and alleviates data scarcity that has traditionally hindered the use of ML in experimental science. My highly collaborative and interdisciplinary project demonstrates the potential of integrated ML-assisted research cycles in accelerating stability research, and develops applied ML methods applicable to optimization in both research and industry. The project leads to more stable PSCs, thus taking us closer to sustainable energy production.
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordynator
02150 Espoo
Finlandia