Waar schone energie de technologie onderschept, is de noodzaak van geïntegreerde geavanceerde computing de sleutel tot het openen van nieuwe kansen. De eindeloze reis naar het ontdekken van een haalbaar rendement op investering in hernieuwbare energie betekent absolute optimalisatie en de best mogelijke implementatiemethode voor alle panelen en systemen. Dus hoe kunnen we precies het niveau van normen bereiken dat we realistisch gezien nodig hebben om een ​​wereldwijde transformatie voor de sector te maken?

Betreed machine learning voor hernieuwbare energie

In de VS en China werken onderzoekers hard aan het creëren van en experimenteren met nieuwe zonnepanelen . Door te ploeteren met verschillende chemieën om te beoordelen hoe de basisefficiëntie kan worden verbeterd, wordt de economische levensvatbaarheid van deze panelen steeds duidelijker.

Volgens CleanTechnica gebruiken deze onderzoekers honderdduizenden combinaties in hun proeflaboratoria voordat ze de fysieke markt betreden. Deze experimenten zijn de sleutel tot het creëren van een gezonde propositie voor machinaal leren om een ​​onderdeel van hernieuwbare energie te worden.

Aan de University of Central Florida richt een aantal onderzoekers zich op perovskiet-zonnepanelen. Met een combinatie van anorganische en organische factoren heeft deze set tijdens proefruns tot 28 procent meer efficiëntie opgeleverd. Dit cijfer overtreft de traditionele siliciumefficiëntie en ontwikkelt zich snel, dus experts hebben nu al hoop op de kansen.

Onlangs zijn zonnepanelen in prijs gedaald, voornamelijk vanwege economische factoren die een goedkopere productie, constructie en distributie mogelijk maken. Het toevoegen van verhoogde efficiëntie is een kers op de taart voor consumenten die nog steeds op het hek zitten.

Een betere vorm creëren

Ondertussen richten de New York University, Stanford University en enkele leden van NREL (gevestigd in Colorado) hun zinnen op het gebruik van machine learning om dunne-film, organische zonnepanelen te maken. Hoewel ze minder efficiënt zijn dan traditionele panelen en de eerder genoemde perovskietcombinaties, hebben ze toch een groot voordeel: ze wekken eerder grotere hoeveelheden elektriciteit op dan andere typen. Dit is precies waarom het materiaal is gebruikt in de ruittechnologie, PV in consumentenapparatuur en tal van andere toepassingen.

Deze modellen zijn nog voor verbetering vatbaar, maar machine learning zal onderzoekers helpen om chemicaliën te creëren die veel meer efficiëntie bieden en de mogelijkheid om ze tegen een lagere prijs te produceren. Hoewel dit allemaal nog in de kinderschoenen staat, is er een groter doel om deze voordelen door te geven aan consumenten - iets waar zowel de industrie, bedrijfseigenaren als huiseigenaren naar uit kunnen kijken voor de toekomst.