Un equipo de investigación de la Universidad de Osaka ha estado utilizando sistemas robóticos e inteligencia artificial (IA) para conseguir una búsqueda más rápida y eficiente del mejor material para fabricar células solares más eficientes y no tóxicas.
En un estudio publicado recientemente, investigadores de la Universidad de Osaka han revelado una solución: un sistema que automatiza procesos experimentales y analíticos clave para acelerar considerablemente la investigación sobre componentes solares. El sistema automatizado facilita considerablemente la tarea de encontrar materiales solares eficientes y no tóxicos. Para los participantes de este estudio, con la ayuda de los robots y la inteligencia artificial, el futuro de la energía solar puede estar más cerca de lo que creemos.
Para acelerar el descubrimiento de estos materiales, los investigadores crearon un sistema de medición robótico único que es capaz de realizar espectroscopia de fotoabsorción, microscopía óptica y análisis de conductividad de microondas resueltos en el tiempo. Luego utilizaron el robot para evaluar 576 muestras diferentes de semiconductores de película delgada.
Aumentar la eficiencia de las células solares
Para utilizar a gran escala los materiales actuales de las células solares (como el silicio) deben cumplir algunos requisitos importantes: deben ser muy eficientes, estar fabricados a partir de elementos químicos comunes y tener baja toxicidad. Hasta ahora, no muchos candidatos tienen el potencial de cumplir estos requisitos. Además, actualmente los estudios sobre nuevos materiales se realizan a mano y son costosos y requieren mucho tiempo.
Según los investigadores, las células solares actuales están hechas de semiconductores inorgánicos que contienen silicio y galio, pero las células solares de próxima generación deben reducir tanto el coste como el peso. La seguridad también es una preocupación, ya que las células solares de perovskita son lo suficientemente eficientes como para rivalizar con las células solares de silicio, pero contienen plomo tóxico.
Todas las muestras analizadas en este estudio se elaboraron a partir de una mezcla variable de cesio, bismuto, estaño y yodo. También fueron recocidos a diferentes temperaturas y tratados con diferentes aditivos de sales orgánicas. Para caracterizar exhaustivamente las propiedades del material y automatizar el proceso experimental, los investigadores también examinaron los datos utilizando inteligencia artificial, concretamente aprendizaje automático. Esto se debe a que, en los últimos años, el aprendizaje automático ha sido muy útil para comprender mejor las propiedades de los materiales. Estos estudios requieren grandes cantidades de datos experimentales, y según los investigadores combinar experimentos automatizados con técnicas de aprendizaje automático es una solución ideal para los expertos.
Robots para la energía solar del futuro
Los creadores de este estudio esperan automatizar aún más el proceso en el futuro, facilitando el examen de materiales completamente nuevos, considerando este método como óptimo para explorar áreas donde no existen datos.
Hasta ahora, el equipo de investigación ha obtenido resultados prometedores con su sistema robótico. El proceso de medición es totalmente automatizado y muy preciso, lo que permite completar el trabajo en una sexta parte del tiempo invertido habitualmente.