聪明地吸收阳光

使用有机染料的环保太阳能电池板还不具备商业可行性。但人工智能和化学可以让它们成为现实，王峰教授解释道。

有机太阳能电池比以往任何时候都更接近于使用，王峰教授认为人工智能(AI)可以加快寻找合适材料的速度。

虽然利用太阳能比燃烧煤炭更可持续，但几乎所有传统的屋顶太阳能电池板都是通过一层硅来捕捉太阳能的，这种硅的制造成本高，耗能大，要求温度远高于1000摄氏度。有机太阳能电池，取代硅，有一个由碳基分子制成的光捕捉层，称为染料，更便宜，更容易，更少的能源消耗——染料层可以作为墨水，使用快速卷对卷机器，就像印刷报纸一样。

“目前，有机太阳能电池商业化的最大问题是，与硅相比，它们将太阳能转化为电能的转化率非常低，”王解释说。屋顶硅电池将太阳能转化为电能的效率接近20%，而有机太阳能电池最近的效率接近10%。

在过去的几年里，已经发现了一些有机太阳能材料，它们的效率达到了百分之十几。2018年，由南开大学和中国国家纳米科学与技术中心的研究人员共同领导的一个小组在《科学》杂志上发表了一种材料，声称效率为17%——如果这种材料足够耐用，就具有潜在的商业可行性。她补充说，这些发现激发了该领域新的乐观情绪，表明可能有更高效的有机太阳能材料等待被发现。

分子选择和混合

一个问题是，有数百万种染料有可能用于太阳能电池——即使是在实验室中制造和测试其中的一小部分也是一项艰巨的任务。到目前为止，有机太阳能材料通常是偶然发现的，或者是研究人员运用他们的化学直觉发现的。

然而，一些染料能够从阳光中捕获更多能量的原因，简单地归结于它们原子的组合和排列，王说，他是斯威本大学平移原子材料中心(CTAM)智能原子设计研究的负责人。在有机染料敏化太阳能电池中通常使用的染料是两个单元的组合，一个电子给体单元和一个电子受体单元，它们由一个导电“桥”物理连接。

桥接组件有助于阳光的吸收，并有助于确保光被吸收时产生的电荷可以轻松地流过太阳能电池板电极收集的材料。太阳能的捕获量取决于供体、受体和桥组件的确切组合。

然而，即使只是了解构建桥梁的最佳分子也是令人生畏的。例如，之前已经确定了26个构件可以组合成不同长度的桥梁，但是，就像字母表中的26个字母在字典中塞满了不同的单词一样，可能的桥梁配置的数量是压倒性的。“有26个积木，你就有数百万种可能的染料。我们还不能计算数百万，”王说。

她说，这就是人工智能可以提供帮助的地方。一些桥梁结构已经在实验室中进行了合成和测试，其他的已经进行了计算模拟。“如果我们可以使用这些现有数据，计算机就可以学习。我们可以利用机器学习来捕捉趋势，并给出建议。”人工智能将生成一个有前景的潜在桥梁结构的候选名单，可以制作和测试。

王与斯威本大学计算机科学与软件工程系的周睿博士以及他的学生阮明太一起，正在开发一种名为Dyemaker的计算机程序。

“我们有一个基本的原型，一个图形用户界面，已经可以开始帮助我们设计新的化合物，”王说。化学家可以使用原型来手动尝试电子供体、电子受体和桥式组件的不同组合，该程序将计算染料的阳光吸收性能。

下一步将是将AI整合到这个外壳中，并插入AI算法可以从中学习的数据。“一旦我们学会了这个策略，我们就可以利用其他太阳能材料数据库，比如哈佛清洁能源数据库，”王解释说。

哈佛清洁能源数据集是世界上最全面的数据集之一，列出了数百万个有机太阳能结构，这些结构的性质已经在实验室中测量或通过计算机建模进行了预测。在这一点上，计算机应该能够自动和智能地组合不同的染料成分，以预测具有最佳光收集性能的组合。

Wang预测，确定最佳的桥式组件将只是人工智能对有机太阳能电池设计的贡献的开始。她说，这个项目将是概念的证明。然后，有机太阳能电池设计的其他方面可以通过插入不同的数据集，使用相同的方法进行优化。(人工智能需要学习的数据集越大，它的预测就越有用。)