وسطی فلوریڈا یونیورسٹی کی ایک تحقیقی ٹیم نے بہترین مادوں کی شناخت کے ل develop ایک نظام تیار کرنے کے لئے مصنوعی ذہانت (اے آئی) کو پیرووسکیٹ شمسی سیل (پی ایس سی) تحقیق پر لاگو کیا ہے۔ پی ایس سی میں استعمال ہونے والے نامیاتی غیر نامیاتی ہالیڈ پیرووسکائٹ مواد فوٹو وولٹک طاقت کو قابل استعمال توانائی میں تبدیل کرنے میں معاون ہے۔ یہ پیرووسکیٹ شمسی خلیوں پر ٹھوس یا مائع حالت میں عملدرآمد کیا جاسکتا ہے جس میں لچک پیش کرتا ہے۔
محققین نے پیرووسکائٹس کے بارے میں 2000 سے زیادہ ہم مرتبہ جائزہ اشاعتوں کا جائزہ لیا اور 300 سے زائد ڈیٹا پوائنٹس اکٹھے کیے جنہیں پھر مشین لرننگ الگورتھم میں کھلایا گیا تھا ۔ اس کے بعد ، نظام نے معلومات کا تجزیہ کیا اور پیش گوئی کی کہ اسپرے آن پیروسکائٹ شمسی توانائی کی ٹیکنالوجی کا کون سا نسخہ بہترین کام کرے گا۔
محققین کا کہنا تھا کہ مشینی لرننگ کے نقطہ نظر نے ان کو سمجھنے میں مدد کی کہ کس طرح مادی ساخت کو بہتر بنایا جا and اور ڈیزائن کی بہترین حکمت عملی اور پیرووسکائٹ شمسی خلیوں کی ممکنہ کارکردگی کی پیش گوئی کی جاسکے۔ مشین سیکھنے کی پیش گوئیاں شاکلی-کوئزر حد سے مطابقت رکھتی ہیں۔ مشین لرننگ نے ٹرانسپورٹ پرت اور پیروسکائٹ پرت کے مابین زیادہ سے زیادہ فرنٹیئر مدار توانائی کی پیش گوئی کرنے میں بھی مدد ملی۔
سپرے پر شمسی خلیوں کا استعمال سپرے پینٹ پلوں ، عمارتوں ، گھروں اور دیگر ڈھانچے کو روشنی پر روشنی ڈالنے ، اسے توانائی میں بدلنے اور بجلی کے گرڈ میں کھلانے کے لئے استعمال کیا جاسکتا تھا۔ یہ توقع کی جارہی ہے کہ فارمولہ لچکدار ، مستحکم ، موثر ، اور کم لاگت پیرووسکائٹس بنانے کے لئے معیاری ہدایت / ہدایت نامہ بن سکتا ہے۔
یہ تحقیق ایڈوانس انرجی مٹیریلز (www.doi.org/10.1002/aenm.201970181) میں شائع ہوئی تھی ۔