Contrairement à certains modèles complexes et chronophages, le nouveau modèle est rapide et facile à utiliser.
La clé pour développer plus efficace et plus convivialpour l'utilisateur du modèle, c'était le remplacement de paramètres complexes et coûteux en calcul nécessitant des calculs de mécanique quantique par des descripteurs plus simples et interprétables chimiquement des signatures des molécules analysées. Ils fournissent des données importantes sur les groupements chimiques les plus importants dans les matériaux qui affectent le PCE en générant des informations. À l'avenir, il pourra être utilisé pour développer des matériaux améliorés.
Une nouvelle approche pourrait contribuer à accélérer considérablementle processus de développement de cellules solaires plus efficaces à une époque où la demande d’énergie renouvelable et son importance dans la réduction des émissions de carbone n’ont jamais été aussi grandes. Les résultats ont été publiés dans la revue NatureMatériaux informatiques.
Après des décennies d'utilisation du silicium, quiest relativement cher et pas assez flexible, on accorde de plus en plus d'attention aux cellules photovoltaïques organiques (OPV, Organic Photovoltaics), moins chères à produire, également plus polyvalentes et plus faciles à recycler.
Le problème principal est le triune énorme quantité de composés chimiques potentiellement appropriés qui peuvent être synthétisés (adaptés par des scientifiques) pour une utilisation dans le VPO. Les chercheurs ont déjà essayé d'utiliser l'apprentissage automatique pour résoudre ce problème. Cependant, bon nombre de ces modèles prenaient du temps, exigeaient une puissance de calcul importante et étaient difficiles à reproduire. Et surtout, ils n'ont pas fourni de conseils suffisants aux scientifiques expérimentaux qui travaillaient sur de nouveaux appareils pour l'énergie verte.
Maintenant, le travail dirigé par le Dr NastaranMeftahi et le professeur Salvi Russo de l'Université RMIT, ainsi que l'équipe du professeur Udo Bach de l'Université Monash, ont résolu avec succès nombre de ces problèmes.
La plupart des autres modèles utilisentdescripteurs électroniques complexes, intensifs en calcul et défiant toute interprétation chimique. Cela signifie que le chimiste expérimental ou le scientifique ne peut pas tirer d'idées de ces modèles pour concevoir et synthétiser des matériaux en laboratoire. La collaboration de scientifiques a conduit à la création du programme BioModeller, qui a formé la base d'un nouveau modèle open source. En l'utilisant, les chercheurs ont obtenu des résultats fiables et prévisibles et, entre autres, quantifié la relation entre les signatures moléculaires étudiées et l'efficacité des futurs dispositifs OPV.
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