（图片来源：CC0 Public Domain）
人工智能可能正是太阳能电池喷涂技术加速发展的助力，这将彻底改变消费者使用能源的方式。
中佛罗里达大学的一个研究小组使用机器学习，即人工智能来优化制造钙钛矿太阳能电池(PSC)的材料。PSC中使用的有机-无机卤化物钙钛矿材料将光伏电能转化为可消耗能源。
这些钙钛矿可在固态或液态下加工，具有很大的灵活性。想象一下，在桥梁、房屋和摩天大楼上用这种材料喷漆，然后它们捕捉光线，将其转化为能量，并将其输入电网。迄今为止，太阳能电池行业一直依赖于硅，因为它的效率很高，但却是有限制的老技术。然而，使用钙钛矿有一个很大的障碍，它们很难制成可用且稳定的材料。科学家们花了很多时间试图找到正确的配方，使它们具有灵活性、稳定性、效率和低成本等好处，而这就是人工智能的用武之地。
该团队的工作非常有前景以至于这个发现成为了《先进能源材料》杂志的封面故事。
UCF的Jayan Thomas带领团队审阅了2000多篇关于钙钛板的同行评审出版物，并收集了超过300个数据点，这些数据点被输入了团队创建的人工智能系统。该系统能够分析信息，并预测哪种钙钛矿配方最有效。 （图片来源：UCF, Karen Norum）
该团队审查了2000多份关于钙钛矿的同行评议出版物，收集了300多个数据点，然后将其输入他们创建的人工智能系统。该系统能够分析信息，并预测哪种钙钛矿配方最有效。
“我们的研究结果表明，机器学习工具可以用来制作钙钛矿材料，并研究开发高效PSCs背后的物理学原理，”该研究的第一作者、与多个机构合作的纳米科学技术中心(NanoScience Technology Center)副教授Jayan Thomas表示，“我们的实验证明，这可以作为设计新材料的指南。”
如果这一模型被证实，就意味着研究人员可以找到建立世界标准的最佳公式。研究人员表示，在我们有生之年，可能会出现喷淋式太阳能电池。
“这是一个很有前景的发现，因为我们使用真实实验的数据来预测，并从理论计算中得到一个类似的趋势，PSCs研究中还是首次使用这种技术。”我们还预测了用不同的带隙钙钛矿制作PSC的最佳配方。“在过去10年里，钙钛矿一直是一个热门的研究话题，但我们认为目前人工智能的应用确实能推进这一研究。”
翻译：曾欣欣
审校：董子晨曦
引进来源：中佛罗里达大学
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