{"id":471074,"date":"2025-01-26T21:41:14","date_gmt":"2025-01-26T20:41:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ecinews.fr\/?p=471074"},"modified":"2025-01-26T21:41:14","modified_gmt":"2025-01-26T20:41:14","slug":"lia-trouve-de-meilleurs-materiaux-perovskites-pour-les-cellules-solaires","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/lia-trouve-de-meilleurs-materiaux-perovskites-pour-les-cellules-solaires\/","title":{"rendered":"L’IA trouve de meilleurs mat\u00e9riaux p\u00e9rovskites pour les cellules solaires"},"content":{"rendered":"

Des chercheurs allemands ont utilis\u00e9 l’intelligence artificielle pour trouver de nouveaux mat\u00e9riaux p\u00e9rovskites permettant de fabriquer des cellules solaires plus efficaces.<\/span><\/h3>\n

L’\u00e9quipe de l’Institut de nanotechnologie du KIT et de l’Institut Helmholtz Erlangen-N\u00fcrnberg (HI ERN) a d\u00e9couvert un mat\u00e9riau dont l’efficacit\u00e9 de conversion est proche du record de 26,2 %.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Avec seulement 150 exp\u00e9riences cibl\u00e9es, nous avons pu r\u00e9aliser une perc\u00e9e qui aurait autrement n\u00e9cessit\u00e9 des centaines de milliers de tests. Le flux de travail que nous avons mis au point ouvrira de nouvelles voies pour d\u00e9couvrir rapidement et \u00e9conomiquement des mat\u00e9riaux de haute performance pour un large \u00e9ventail d’applications\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 le professeur Christoph Brabec de HI ERN.<\/p>\n

Le point de d\u00e9part de HI ERN \u00e9tait une base de donn\u00e9es contenant les formules structurelles d’environ un million de mol\u00e9cules virtuelles pouvant \u00eatre synth\u00e9tis\u00e9es \u00e0 partir de substances disponibles dans le commerce. Parmi ces mol\u00e9cules virtuelles, 13 000 ont \u00e9t\u00e9 s\u00e9lectionn\u00e9es au hasard. Les chercheurs du KIT ont utilis\u00e9 des m\u00e9thodes de m\u00e9canique quantique \u00e9tablies pour d\u00e9terminer leurs niveaux d’\u00e9nergie, leur polarit\u00e9, leur g\u00e9om\u00e9trie et d’autres propri\u00e9t\u00e9s.<\/p>\n

Parmi les 13 000 mol\u00e9cules, les scientifiques en ont choisi 101 dont les propri\u00e9t\u00e9s diff\u00e9raient le plus, les ont synth\u00e9tis\u00e9es \u00e0 l’aide de syst\u00e8mes robotis\u00e9s \u00e0 HI ERN, les ont utilis\u00e9es pour produire des cellules solaires par ailleurs identiques, puis ont mesur\u00e9 l’efficacit\u00e9 des cellules solaires. \u00ab\u00a0Le fait de pouvoir produire des \u00e9chantillons r\u00e9ellement comparables gr\u00e2ce \u00e0 notre plateforme de synth\u00e8se hautement automatis\u00e9e, et donc de pouvoir d\u00e9terminer des valeurs d’efficacit\u00e9 fiables, a \u00e9t\u00e9 crucial pour le succ\u00e8s de notre strat\u00e9gie\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 M. Brabec, qui a dirig\u00e9 les travaux \u00e0 HI ERN.<\/p>\n

Avec l’un des mat\u00e9riaux d\u00e9couverts, ils ont augment\u00e9 l’efficacit\u00e9 d’une cellule solaire de r\u00e9f\u00e9rence d’environ deux points de pourcentage pour atteindre 26,2 %. \u00ab\u00a0Notre succ\u00e8s montre qu’il est possible d’\u00e9conomiser \u00e9norm\u00e9ment de temps et de ressources en appliquant des strat\u00e9gies habiles pour la d\u00e9couverte de nouveaux mat\u00e9riaux \u00e9nerg\u00e9tiques\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Pascal Friederich du KIT.<\/p>\n

Il a utilis\u00e9 les rendements obtenus et les propri\u00e9t\u00e9s des mol\u00e9cules associ\u00e9es pour entra\u00eener un mod\u00e8le d’IA, qui a sugg\u00e9r\u00e9 48 autres mol\u00e9cules \u00e0 synth\u00e9tiser. Ses suggestions \u00e9taient bas\u00e9es sur deux crit\u00e8res : une efficacit\u00e9 \u00e9lev\u00e9e attendue et des propri\u00e9t\u00e9s impr\u00e9visibles.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Lorsque le mod\u00e8le d’apprentissage automatique n’est pas certain de l’efficacit\u00e9 pr\u00e9dite, il vaut la peine de synth\u00e9tiser la mol\u00e9cule et de l’examiner de plus pr\u00e8s\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Friederich pour expliquer le deuxi\u00e8me crit\u00e8re. \u00ab\u00a0Elle pourrait nous surprendre avec un niveau d’efficacit\u00e9 \u00e9lev\u00e9.<\/p>\n

En utilisant les mol\u00e9cules sugg\u00e9r\u00e9es par l’IA, il a \u00e9t\u00e9 possible de construire des cellules solaires en p\u00e9rovskite d’une efficacit\u00e9 sup\u00e9rieure \u00e0 la moyenne, dont certaines d\u00e9passent les capacit\u00e9s des mat\u00e9riaux les plus avanc\u00e9s actuellement utilis\u00e9s. \u00ab\u00a0Nous ne pouvons pas \u00eatre s\u00fbrs d’avoir trouv\u00e9 la meilleure mol\u00e9cule parmi un million, mais nous sommes certainement proches de l’optimum\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Friederich.<\/p>\n

Comme les chercheurs ont utilis\u00e9 une IA qui indique sur quelles propri\u00e9t\u00e9s des mol\u00e9cules virtuelles ses suggestions sont bas\u00e9es, ils ont pu mieux comprendre les mol\u00e9cules qu’elle a sugg\u00e9r\u00e9es. Par exemple, ils ont d\u00e9termin\u00e9 que les suggestions de l’IA sont bas\u00e9es en partie sur la pr\u00e9sence de certains groupes chimiques, tels que les amines, que les chimistes avaient auparavant n\u00e9glig\u00e9s.<\/p>\n

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