L’automatisation et l’IA accélèrent la recherche de matériaux solaires

La quête du matériau idéal pour la fabrication de cellules solaires est une tâche colossale. Une équipe de recherche nipponne utilise des systèmes robotiques et l’intelligence artificielle pour rendre cette recherche plus rapide et plus efficace. L’énergie solaire est l’une des voies les plus prometteuses pour alimenter le monde de demain. Pourtant, la création de cellules solaires plus efficaces nécessite la découverte de matériaux nouveaux et améliorés.

Un système automatisé pour accélérer la recherche

Dans une étude récemment publiée dans JACS Au, les chercheurs de l’Université d’Osaka ont dévoilé une solution : un système qui automatise les processus expérimentaux et analytiques clés pour accélérer considérablement la recherche sur les matériaux solaires.

Les cellules solaires ne se limitent pas au silicium, et d’autres matériaux potentiels pourraient être encore plus efficaces. Pour être utilisés à grande échelle, ces matériaux doivent répondre à quelques exigences importantes – ils doivent être très efficaces, fabriqués à partir d’éléments chimiques courants, et avoir une faible toxicité. Jusqu’à présent, peu de candidats ont le potentiel de cocher ces trois cases.

De plus, les études sur les nouveaux matériaux sont actuellement réalisées à la main, ce qui est coûteux et prend beaucoup de temps. Pour accélérer la découverte de ces matériaux, les chercheurs ont créé un système de mesure robotique unique capable d’effectuer des analyses de spectroscopie d’absorption de la lumière, de microscopie optique et de conductivité micro-ondes résolue dans le temps. Ils ont ensuite utilisé le robot pour évaluer 576 échantillons différents de semi-conducteurs en couches minces.

L’IA pour une meilleure compréhension des matériaux

« Les cellules solaires actuelles sont fabriquées à partir de semi-conducteurs inorganiques contenant du silicium et du gallium, mais les cellules solaires de la prochaine génération doivent réduire à la fois le coût et le poids », explique l’auteur principal, Chisato Nishikawa. « La sécurité est également une préoccupation ; les cellules solaires à base de pérovskite sont suffisamment efficaces pour rivaliser avec les cellules solaires au silicium, mais elles contiennent du plomb toxique. »

Les échantillons testés dans cette étude étaient tous fabriqués à partir d’un mélange variable de césium, de bismuth, d’étain et d’iode. Ils ont également été recuits à différentes températures et traités avec différents additifs de sels organiques.

Pour caractériser en profondeur les propriétés des matériaux et automatiser le processus expérimental, les chercheurs ont également examiné les données à l’aide de l’intelligence artificielle – plus précisément, l’apprentissage automatique.

« Ces dernières années, l’apprentissage automatique a été très utile pour mieux comprendre les propriétés des matériaux. Ces études nécessitent de vastes quantités de données expérimentales, et la combinaison d’expériences automatisées avec des techniques d’apprentissage automatique est une solution idéale », précise l’auteur principal, Akinori Saeki.

En synthèse

Les auteurs espèrent automatiser encore plus le processus à l’avenir, ce qui facilitera l’examen de matériaux entièrement nouveaux. Comme le note Nishikawa, «Cette méthode est idéale pour explorer des domaines où il n’y a pas de données existantes.»

L’équipe de recherche a obtenu des résultats prometteurs avec leur système robotique jusqu’à présent. Le processus de mesure est à la fois entièrement automatisé et très précis, permettant de réaliser le travail en un sixième du temps habituellement nécessaire.

Le système automatisé facilite considérablement la tâche de trouver des matériaux solaires efficaces et non toxiques. Avec l’aide des robots et de l’IA, l’avenir de l’énergie solaire pourrait être plus proche que nous ne le pensons.

Pour une meilleure compréhension

1. Qu’est-ce que le système automatisé développé par l’Université d’Osaka ?

C’est un système qui automatise les processus expérimentaux et analytiques clés pour accélérer la recherche sur les matériaux solaires. Il est capable d’effectuer des analyses de spectroscopie d’absorption de la lumière, de microscopie optique et de conductivité micro-ondes résolue dans le temps.

2. Quels sont les avantages de ce système automatisé ?

Il permet de réaliser le travail en un sixième du temps habituellement nécessaire, ce qui rend la tâche de trouver des matériaux solaires efficaces et non toxiques considérablement plus facile.

3. Comment l’intelligence artificielle est-elle utilisée dans ce processus ?

Les chercheurs ont utilisé l’apprentissage automatique pour examiner les données et mieux comprendre les propriétés des matériaux. Cela a permis d’automatiser davantage le processus expérimental.

4. Quels sont les matériaux testés dans cette étude ?

Les échantillons testés étaient tous fabriqués à partir d’un mélange variable de césium, de bismuth, d’étain et d’iode. Ils ont également été recuits à différentes températures et traités avec différents additifs de sels organiques.

5. Quels sont les objectifs futurs de cette recherche ?

Les chercheurs espèrent automatiser encore plus le processus à l’avenir, ce qui facilitera l’examen de matériaux entièrement nouveaux. Ils estiment que cette méthode est idéale pour explorer des domaines où il n’y a pas de données existantes.

L’article, « Exploration of Solution-Processed Bi/Sb Solar Cells by Automated Robotic Experiments Equipped with Microwave Conductivity, » – DOI: https://doi.org/10.1021/jacsau.3c00519