Wo saubere Energie auf Technologie trifft, ist der Bedarf an integriertem, fortschrittlichem Computing der Schlüssel zur Eröffnung neuer Möglichkeiten. Die endlose Reise zur Entdeckung des Machbaren Return on Investment in erneuerbare Energien bedeutet absolute Optimierung und die bestmögliche Implementierungsmethode für alle Panels und Systeme. Also, wie genau können wir das Niveau von Standards erreichen, das wir realistischerweise erreichen Müssen Sie eine globale Transformation für den Sektor vornehmen?

Betreten Sie maschinelles Lernen für erneuerbare Energien

In den USA und China arbeiten Forscher hart daran, neue Solarmodule zu entwickeln und damit zu experimentieren   ;. Durch das Experimentieren mit verschiedenen Chemikalien, um zu beurteilen, wie die Basiseffizienz verbessert werden kann, wird die Wirtschaftlichkeit dieser Module immer deutlicher.

Laut CleanTechnica  verwenden diese Forscher Hunderttausende von Kombinationen in ihren Testlabors, bevor sie auf den physischen Markt gehen.  Diese Experimente sind der Schlüssel zur Schaffung eines gesunden Vorschlags für maschinelles Lernen, um ein Teil erneuerbarer Energien zu werden.

Eine Reihe von Forschern an der University of Central Florida konzentrieren sich auf Perowskit-Solarmodule. Durch die Verwendung einer Kombination aus anorganischen und organischen Faktoren hat sich dieses Set bewährt 28 Prozent bei Probeläufen Effizienzsteigerung. Dieser Wert übertrifft die herkömmliche Siliziumeffizienz und entwickelt sich rasant, sodass Experten bereits auf die Möglichkeit hoffen.

In letzter Zeit sind Solarmodule im Preis gesunken, hauptsächlich aufgrund wirtschaftlicher Faktoren, die eine billigere Produktion, Konstruktion und Verteilung ermöglichen. Das Hinzufügen einer höheren Effizienz ist das i-Tüpfelchen für die Verbraucher die noch auf dem Zaun stehen.

Schaffe eine bessere Form

In der Zwischenzeit haben die New York University, die Stanford University und einige Mitglieder des NREL (mit Sitz in Colorado) den Einsatz von maschinellem Lernen zur Herstellung organischer Dünnschicht-Solarmodule ins Visier genommen.  Obwohl sie weniger effizient sind als herkömmliche Paneele und die oben genannten Perowskit-Kombinationen, haben sie dennoch einen großen Vorteil: Sie erzeugen schneller größere Mengen an Strom als andere Typen. Genau dafür wird das Material verwendet B. in der Fenstertechnik, PV in Verbrauchergeräten und vielen anderen Anwendungen.

Diese Modelle sind verbesserungswürdig, aber maschinelles Lernen wird Forschern dabei helfen, Chemikalien zu entwickeln, die viel effizienter sind und zu geringeren Kosten hergestellt werden können.  Während all dies noch in den Kinderschuhen steckt, gibt es ein größeres Ziel, diese Vorteile an die Verbraucher weiterzugeben – etwas, auf das sich Industrie, Geschäftsinhaber und Hausbesitzer gleichermaßen für die Zukunft freuen können.