Новый алгоритм позволит ускорить производство чистой энергии

Сотрудники ARK Center of Excellence in Exciton Science разработали новую модель машинного обучение, способную ускорить процесс преобразования энергии материалов, используемых в органических солнечных элементах. Научная статья с результатами исследования появилась в журнале Computational Materials.

В новой разработке были заменены прежние параметры, требующие квантово-механических расчетов. Вместо них специалисты использовали химически интерпретируемые дескрипторы сигнатур анализируемых молекул. Они позволяют получать данные о наиболее важных фрагментах материалов, влияющих на преобразование энергии.

Программа BioModeller, которая стала основой модели алгоритма с открытым кодом, доступным всем ученым и инженерам, позволила исследователям получить количественное отношение между молекулярными сигнатурами и эффективностью органических фотоэлектрических элементов. Это позволит ускорить процесс создания источников чистой электроэнергии и снизить выбросы углерода в атмосферу.