Materialforschung | Künstliche Intelligenz
Mit KI zu besseren Photovoltaik-Materialien
Perowskit-Solarzellen gelten als flexible und nachhaltige Alternative zu herkömmlichen Solarzellen auf Silizium-Basis. Forschende eines internationalen Teams fanden innerhalb weniger Wochen neue organische Moleküle, mit denen sich der Wirkungsgrad von Perowskit-Solarzellen steigern ließe. Sie kombinierten dabei den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) mit vollautomatischer Hochdurchsatz-Synthese. Die entwickelte Strategie ist auf andere Bereiche der Materialforschung übertragbar, etwa auf die Suche nach neuen Batteriematerialien.
Um herauszufinden, welche Moleküle als Leiter positiver Ladung Perowskit-Solarzellen besonders effizient machen können, könnte man so vorgehen, wie es Forschende rund um Tenure-Track-Professor Pascal Friederich vom Institut für Nanotechnologie des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und Prof. Dr. Christoph Brabec vom Helmholtz-Instituts Erlangen-Nürnberg für Erneuerbare Energien (HI ERN), einer Außenstelle des Forschungszentrums Jülich, getan haben. "Mit nur 150 gezielten Experimenten konnte ein Durchbruch erzielt werden, der sonst Hunderttausende von Tests erfordert hätte. Der entwickelte Workflow eröffnet neue Möglichkeiten für die schnelle und kosteneffiziente Entdeckung leistungsstarker Materialien in einer Vielzahl von Anwendungsfeldern", so Brabec. Mit einem der so entdeckten Materialien steigerten sie den Wirkungsgrad einer Referenz-Solarzelle um rund 2 Prozent auf 26,2 Prozent. "Dieser Erfolg zeigt, dass man bei der Entwicklung neuer Energiematerialien mit einer geschickten Strategie enorm Zeit und Ressourcen einsparen kann", sagt Friederich.
Ausgangspunkt am HI ERN war eine Datenbank mit den Strukturformeln von rund einer Million virtueller Moleküle, die aus handelsüblichen Substanzen herstellbar wären. Von 13 000 dieser virtuellen Moleküle, nach dem Zufallsprinzip ausgelesen, berechneten die Forschenden am KIT mit etablierten quantenmechanischen Methoden Energieniveaus, Polarität, Geometrie und andere Merkmale.
Wirkungsgrad-Prognose
Aus diesen 13 000 Molekülen wählten die Forschenden wiederum 101 Moleküle aus, die sich in ihren Merkmalen möglichst stark unterschieden. Diese wurden am HI ERN mit Hilfe eines Robotersystems automatisch hergestellt und damit ansonsten baugleiche Solarzellen gefertigt. Dann wurde deren Wirkungsgrad gemessen. "Für den Erfolg unserer Strategie war entscheidend, dass wir dank unserer hochautomatisierten Syntheseplattform wirklich vergleichbare Proben erzeugten und somit verlässliche Werte für den Wirkungsgrad ermittelten", sagt Christoph Brabec, der die Arbeiten am HI ERN leitete.
Mit den erzielten Wirkungsgraden und den Merkmalen der zugehörigen Moleküle trainierten die Forschenden des KIT ein KI-Modell. Das Modell schlug dann weitere 48 Moleküle zur Synthese vor, basierend auf zwei Kriterien: ein erwartender hoher Wirkungsgrad und unvorhersehbare Eigenschaften. "Wenn sich das Machine-Learning-Modell bei der Prognose des Wirkungsgrades unsicher ist, lohnt es sich, das Molekül herzustellen, um es näher zu untersuchen", erklärt Pascal Friederich das zweite Kriterium. "Es könnte mit einem hohen Wirkungsgrad überraschen."
Tatsächlich ließen sich mit den von der KI vorgeschlagenen Molekülen überdurchschnittlich effiziente Solarzellen bauen, darunter auch solche, die modernste andere Materialien übertreffen. "Wir können nicht sicher sein, wirklich das Beste unter einer Million Moleküle gefunden zu haben, aber wir sind ganz gewiss nahe am Optimum", sagt Friederich.
Weitere Kriterien durch KI
Die Forschenden können die Molekülvorschläge der KI in gewissem Ausmaß nachvollziehen, da die verwendete KI angibt, welche Merkmale der virtuellen Moleküle für ihre Vorschläge ausschlaggebend waren. Es zeigte sich, dass sich die KI-Vorschläge teilweise auch auf Merkmale stützten, die Chemiker bisher weniger beachtet hätten, zum Beispiel das Vorhandensein bestimmter chemischer Gruppen wie Amine.
Christoph Brabec und Pascal Friederich sind überzeugt, dass ihre Strategie vielversprechend für die Materialforschung auch in anderen Anwendungsbereichen ist oder auf die Optimierung ganzer Bauelemente ausgeweitet werden kann.
Die Forschungsergebnisse, die aus der Zusammenarbeit von Forschenden der Universität Erlangen-Nürnberg, des Karlsruher Instituts für Technologie, des südkoreanischen Ulsan National Institute of Science, der chinesischen Xiamen University und der University of Electronic Science and Technology in Chengdu, China, entstanden sind, wurden im Journal "Science" veröffentlicht.
Publikation:
Jianchang Wu, Luca Torresi, ManMan Hu, Patrick Reiser, Jiyun Zhang, Juan S. Rocha-Ortiz, Luyao Wang, Zhiqiang Xie, Kaicheng Zhang, Byung-wook Park, Anastasia Barabash, Yicheng Zhao, Junsheng Luo, Yunuo Wang, Larry Lüer, Lin-Long Deng, Jens A. Hauch, Dirk M. Guldi, M. Eugenia Pérez-Ojeda, Sang Il Seok, Pascal Friederich, Christoph J. Brabec:Inverse design of molecular hole-transporting semiconductors tailored for perovskite solar cells. Science, 2024. DOI 10.1126/science.ads0901.
Quellen: Helmholtz-Institut Erlangen-Nürnberg für Erneuerbare Energien, Karlsruher Institut für Technologie
Das könnte Sie auch interessieren
Wasserstoff-Pipelines im Praxistest
Neues Reallabor testet Sicherheit und Belastbarkeit
Die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) eröffnet ein Reallabor und untersucht Pipelines und Komponenten für den sicheren Betrieb künftiger Wasserstoffnetze.
mehr...Forschungsgeräte und -daten europaweit nutzen
Partikelstrukturen verstehen
In dem europäischen Verbund EXCITE stehen 19 Forschungs-Facilities in zwölf Ländern zur Verfügung. Ein hier registriertes Gerät ist z.B. der Röntgentomograf der Technischen Universität Bergakademie Freiberg, mit dem Partikel verschiedener...
mehr...Recyclingfähig und bei niedriger Temperatur...
Polymer-Klasse für nachhaltigere Prozesse
Forschende der Universität Bayreuth haben eine neue Klasse Polymere mit besonderem Eigenschaftsprofil entdeckt.
mehr...Recycelbare Tinte für den 3D-Druck
Forschende des Helmholtz-Zentrums Hereon haben eine vollständig recycelbare Tinte für den 3D-Druck entwickelt.
mehr...Centenary Prize for Chemistry and...
Die Royal Society of Chemistry zeichnet Matthias Drieß aus
Prof. Dr. Matthias Drieß von der TU Bertlin erhält den „Centenary Prize for Chemistry and Communication“ der britischen Royal Society of Chemistry (RSC). Die Fachgesellschaft würdigt damit seine bahnbrechenden Arbeiten in der Chemie sowie sein...
mehr...Neuartige Materialien: Forschung für die Sicherheit über den gesamten Lebenszyklus
In der "Strategischen Forschungsagenda zu neuartigen Materialien" stellen die für den Schutz von Mensch und Umwelt zuständigen deutschen Bundesbehörden den Forschungsbedarf aus regulatorischer Sicht dar.
mehr...Forschungsplattform Berlin Battery Lab
BAM, HZB und HU Berlin forschen gemeinsam an Natrium-Batterien
Im Berlin Battery Lab entwickeln und testen Forschende der BAM, des HZB und der Humboldt-Universität zu Berlin rohstoffschonende Batterietechnologien mit einem Fokus auf Natrium-Akkus. Gemeinsam sollen hier neue Materialien konzipiert, Arten der...
mehr...Entropie entscheidet, ob Ionen haften
Eine aktuelle Studie zeigt, wie die Struktur von Wasser und thermodynamische Entropie das Haftverhalten von Ionen an Oberflächen beeinflussen – mit Bedeutung für Batterien, Brennstoffzellen und biologische Membranen.
mehr...Empa entwickelt nachhaltige Plasma-Beschichtung für Outdoorbekleidung
Outdoorbekleidung ohne Ewigkeitschemikalien? Die Empa entwickelt gemeinsam mit der Schweizer Textilindustrie PFAS-freie Imprägnierungen für Outdoor- und Sportbekleidung. Wie funktioniert die neue Plasmatechnologie?
mehr...