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Comment l'apprentissage automatique peut faire progresser la technologie solaire


Là où l'énergie propre intercepte la technologie, le besoin d'informatique avancée intégrée est essentiel pour ouvrir de nouvelles opportunités. Le voyage sans fin vers la découverte d'un le retour sur investissement dans les énergies renouvelables signifie une optimisation absolue et la meilleure méthode de mise en œuvre possible pour tous les panneaux et systèmes. Alors, comment pouvons-nous atteindre exactement le niveau de normes que nous sommes besoin d'opérer une transformation globale pour le secteur ?

Entrez dans le machine learning pour les énergies renouvelables

Aux États-Unis et en Chine, des chercheurs travaillent dur pour créer et expérimenter de nouveaux panneaux solaires   ;. En tâtonnant avec différentes chimies pour évaluer comment améliorer l'efficacité de la base, la viabilité économique de ces panneaux devient de plus en plus évidente.

Selon CleanTechnica ces chercheurs utilisent des centaines de milliers de combinaisons dans leurs laboratoires de test avant d'entrer sur le marché physique.  Ces expériences sont essentielles pour créer une proposition saine pour que l'apprentissage automatique devienne une partie de l'énergie renouvelable.

Un certain nombre de chercheurs de l'Université de Floride centrale se concentrent sur les panneaux solaires en pérovskite. En utilisant une combinaison de facteurs inorganiques et organiques, cet ensemble a produit jusqu'à 28 % pendant les essais. Efficacité accrue. Ce chiffre dépasse l'efficacité du silicium traditionnel et se développe rapidement, de sorte que les experts espèrent déjà cette opportunité.

Récemment, le prix des panneaux solaires a baissé, principalement en raison de facteurs économiques qui permettent une production, une construction et une distribution moins chères. L'augmentation de l'efficacité est la cerise sur le gâteau pour les consommateurs. qui sont toujours sur la clôture.

Créer une meilleure forme

Pendant ce temps, l'université de New York, l'université de Stanford et certains membres du NREL (basé dans le Colorado) ont décidé d'utiliser l'apprentissage automatique pour fabriquer des panneaux solaires organiques à couche mince.  Bien qu'ils soient moins efficaces que les panneaux traditionnels et les combinaisons de pérovskite susmentionnées, ils présentent toujours un avantage majeur : ils génèrent de plus grandes quantités d'électricité plus rapidement que les autres types. C'est exactement pourquoi le matériau est utilisé dans la technologie des fenêtres, le PV dans les équipements grand public et de nombreuses autres applications.

Ces modèles peuvent être améliorés, mais l'apprentissage automatique aidera les chercheurs à créer des produits chimiques qui offrent une efficacité bien supérieure et la possibilité de les produire à moindre coût.  Bien que tout cela n'en est encore qu'à ses balbutiements, il existe un objectif plus important de transmettre ces avantages aux consommateurs - quelque chose que l'industrie, les propriétaires d'entreprise et les propriétaires peuvent espérer pour l'avenir.


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