Científicos estadounidense desarrollan un nuevo proceso para acelerar la valoración de materiales fotovoltaicos

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Un equipo de investigación del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) afirma haber desarrollado un proceso nuevo y más rápido para evaluar la eficiencia de los nuevos materiales fotovoltaicos con el fin de evitar evaluaciones largas, costosas y lentas que generalmente se basan en muestras de laboratorio para pruebas exhaustivas.

Los científicos dijero que el proceso consiste en un conjunto de herramientas que se basa en una serie de pruebas de laboratorio relativamente simples combinadas con modelos computerizados de las propiedades físicas de los materiales propuestos, así como modelos adicionales basados ​​en un método estadístico conocido como inferencia bayesiana que permite que las estimaciones de cada parámetro se actualicen en función de cada nueva medida.

El sistema consta de tres pasos principales: hacer una prueba simple de un dispositivo; medir su salida de corriente bajo diferentes niveles de iluminación y diferentes voltajes; y cuantificar exactamente cómo varía el rendimiento bajo estas condiciones cambiantes. Todos estos valores se utilizan luego para refinar el modelo estadístico, afirmó el grupo de investigación.

“Después de adquirir muchas medidas de voltaje actual [de la muestra] a diferentes temperaturas e intensidades de iluminación, necesitamos descubrir qué combinación de materiales y variables de interfaz se ajustan mejor a nuestro conjunto de medidas”, dijo el coordinador de la investigación, Tonio Buonassisi. “Representar cada parámetro como una distribución de probabilidad nos permite dar cuenta de la incertidumbre experimental, y también nos permite saber qué parámetros están variando al mismo tiempo”, agregó.

Los científicos del MIT creen que este nuevo proceso puede acortar la tasa de desarrollo de nuevos materiales fotovoltaicos, así como muchos materiales diferentes, de 20 años a aproximadamente tres a cinco años. “Tengo muchas esperanzas de que la combinación de computación de alto rendimiento, automatización y aprendizaje automático nos ayude a acelerar el ritmo del desarrollo de nuevos materiales en más de un factor de cinco”, afirmó Buonassisi.