|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
Lista de proiecte » Optimization of photoactive perovskite materials using machine learning techniques |
|
|
|
|
|
Optimization of photoactive perovskite materials using machine learning techniques
proiecte.nipne.ro/pn3/18-proiecte.html
Site extins: http://optim-prv.nipne.ro
Acronim: OPTIM-PRV
Autoritatea contractanta: Unitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si Inovarii (UEFISCDI)
Numar / Data contract: 509 PED/2020 / 2020-10-26
Program:
Director proiect: George Alexandru Nemnes
Parteneri: National Institute of Materials Physics (NIMP)
Data incepere / finalizare proiect: 2020-10-26 / 2022-10-25
Valoarea proiectului: 600000 RON
Rezumat: Proiectul propune o metodologie noua pentru predictia si validarea unor
noi compusi perovskitici fotoactivi utilizand tehnici de invatare
automatizata (ML). In ultimii ani, celulele solare pe baza de perovskiti
hibrizi au indicat eficiente de conversie impresionante, ajungand in
prezent la valoarea de 25.2%, cu posibilitati reale de imbunatatire.
Totusi, datorita numarului mare de compusi care se pot avea in vedere,
optimizarea materialelor perovskitice prin calcule numerice exhaustive sau
sinteza pe scara larga nu constituie o abordare fezabila. In schimb,
tehnicile de tip ML pot realiza un cadru potrivit pentru o selectie
optima. Utilizand calcule numerice in teoria functionalei de densitate
(DFT) se constituie mai intai o baza de date cu structuri si proprietati
opto-electronice de interes. Apoi, este implementata schema de tip ML care
are la baza retele neuronale artificiale (ANNs). Acestea vor folosi ca
exemple, in principal, datele teoretice disponibile, dar vor lua in calcul
si date provenite din experiment. Candidatii selectati vor fi sintetizati
si utilizati ca produs final in celule perovskitice (PSCs). Scopul este
optimizarea spectrului de absorbtie pentru cresterea PCE si o imbunatatire
a stabilitatii. Echipa IFIN-HH va dezvolta schema DFT-ML, pornind de la
experienta anterioara cu calcule de tip ab initio si utilizarea retelelor
neuronale artificiale in predictia gapului energetic. Echipa INCDFM va
sintetiza compusii perovskitici selectati si va fabrica celule solare,
avand la baza experienta dobandita in cadrul proiectului PERPHECT, in
cadrul caruia s-au obtinut eficiente record pentru celule perovskitice.
Prin cele doua elemente cheie (tehnici de tip ML si materiale
perovskitice), proiectul va avea un impact major in dezvoltarea ingineriei
de materiale si poate eficientiza semnificativ abordarile curente de
investigare in noi materiale.
Obiective: Principalele obiective ale proiectului vizeaza dezvoltarea si validarea de
noi materiale pentru tehnologia fotovoltaica:
(O1) Dezvoltarea unei scheme hibride de tip ML-DFT (invatare automata -
teoria functionalei de densitate) pentru predictia proprietatilor
opto-electronice in materiale relevante pentru aplicatii fotovoltaice.
(O2) Selectarea si sinteza materialelor perovskitice pentru tehnologie
fotovoltaica.
ETAPELE PROIECTULUI SI DATELE DE PREDARE
1. Etapa 1 (0000-00-00) REZULTATE / REZUMAT
2. Etapa 2 (0000-00-00) REZULTATE / REZUMAT
3. Etapa 3 (0000-00-00) REZULTATE / REZUMAT
REZULTATE
ARTICOLE PUBLICATE
ECHIPA DE CERCETARE
Inapoi la Lista de proiecte
|
|
|
|
|
English version of the project 
|
|
|
| |
|
|
Address: Str. Reactorului no.30, P.O.BOX MG-6, Bucharest - Magurele, ROMANIA
Tel: +(4021) 404.23.00, Fax: +(4021) 457.44.40
2024 IFIN-HH. All rights reserved. |
|
| |
|
