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Pannelli solari organici, il machine learning trova nuovi materiali

Pannelli solari organici,
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La ricerca fotovoltaica studia nuove molecole per aumentare l’efficienza dei pannelli solari organici

(Rinnovabili.it) – Dopo aver aiutato il comparto eolico, le tecnologie d’intelligenza artificiale fanno incursione anche nel settore del fotovoltaico. Un gruppo di scienziati internazionali si è rivolto alle abilità dei super computer per riuscire ad aumentare l’efficienza i pannelli solari organici di tipo DSSC (dall’inglese dye-sensitized solar cell). Trovare i migliori materiali per questa tecnologia non è facile. Nel corso degli anni, diversi studi hanno sviluppato e testato migliaia di coloranti e pigmenti per cercare di incrementare l’assorbimento della luce e la conseguente conversione in elettricità. Tuttavia i risultati raggiunti finora hanno permesso solo piccoli progressi in termini di resa.

 

La sfida chiede un approccio innovativo, come quello messo in campo dagli scienziati dell’Argonne National Laboratory, negli Stati Uniti, assieme ai colleghi dell’Università di Cambridge, nel Regno Unito. Il team ha combinato il potere del supercalcolo con la scienza dei dati e i metodi sperimentali per indagare su una banca data di oltre 10mila materiali, candidati ad essere la nuova promessa dei pannelli solari organici. “Questo studio è particolarmente interessante perché siamo stati in grado di dimostrare l’intero processo, basato sui dati, d’indagine dei materiali: dall’uso di metodi di calcolo avanzati all’identificazione dei composti fino ai test reali”, spiega Jacqueline Cole a capo del gruppo.

 

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Cosa sono le celle solari organiche DSSC?

Oggi le celle solari DSSC o celle di Grätzel sfruttano come materiale attivo coloranti naturali, soprattutto le antocine (molecole estratte dal succo di more e lamponi), deposti su una superfice conduttiva realizzata in TiO2. L’efficienza di questi dispositivi, una volta industrializzato il processo di fabbricazione, difficilmente supera il 10%. Esiste tuttavia un enorme numero di potenziali molecole in grado di migliorarne le prestazioni.

 

Per selezionare le migliori, gli scienziati hanno creato un flusso di lavoro automatizzato che utilizza una combinazione di tecniche di simulazione, data mining e apprendimento automatico (machine learning) per consentire l’analisi simultanea di migliaia di composti chimici. In questo modo i ricercatori hanno potuto ridurre il campione da 10mila materiali potenziali a soli 5: le migliori in termini di assorbimento luminoso, polarità e caratteristiche aggiuntive quali la capacità di comportarsi come colle chimiche.

 

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La fase finale dello studio ha comportato la convalida sperimentale dei cinque coloranti più promettenti attraverso una collaborazione a livello globale, dal momento che ciascuna molecola era stata inizialmente sintetizzata in diversi laboratori in tutto il mondo per altri scopi. “È stato davvero un enorme lavoro di squadra fare in modo che così tante persone contribuissero a questa ricerca”, ha aggiunto Cole. E una volta incorporati in un dispositivo fotovoltaico, i coloranti organici hanno raggiunto efficienza di conversione approssimativamente uguale a quella delle molecole organometalliche standard industriali.

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