研究人員在全球?qū)で鬄槊魈斓奶柲茈姵匕鍖ふ腋?，更有效的材料通常是緩慢而艱苦的。研究人員通常必須生產(chǎn)實驗室樣本 - 通常由多層不同材料粘合在一起 - 進行廣泛的測試。

現(xiàn)在，麻省理工學院和其他機構的團隊已經(jīng)想出了一種繞過這種昂貴且耗時的制造和測試的方法，允許快速篩選比傳統(tǒng)方法更實際的變化。

麻省理工學院研究生Rachel Kurchin解釋說，新工藝不僅可以加快對新配方的搜索，而且可以更準確地預測其性能。本文將介紹本周出現(xiàn)的新工藝的論文的共同作者。Joule雜志。她說，傳統(tǒng)方法“通常需要你制作一個專門的樣品，但這與實際的細胞不同，并且可能無法充分代表真正的太陽能電池的性能”。

例如，典型的測試方法顯示了“多數(shù)載流子”的行為，即主要的粒子或空位，其運動通過材料產(chǎn)生電流。但就光伏(PV)材料而言，Kurchin解釋說，它實際上是少數(shù)載體 - 材料中含量較少的載體 - 是器件整體效率的限制因素，而且難度更大測量。此外，典型的程序僅測量一組方向上的電流 - 在薄膜材料的平面內(nèi) - 而它是在工作太陽能電池中實際利用的上下流。她說，在許多材料中，這種流動可能“完全不同”，因此，為了正確表征材料，理解它至關重要。

“從歷史上看，新材料開發(fā)的速度很慢 - 通常為10到25年，”麻省理工學院機械工程副教授，該論文的高級作者Tonio Buonassisi說。“使這一過程變得緩慢的一個原因是需要很長時間才能對早期原型設備進行故障排除，”他說。“進行表征需要時間 - 有時需要數(shù)周或數(shù)月 - 并且測量并不總是具有確定任何問題的根本原因所必需的靈敏度。”

因此，Buonassisi說，“最重要的是，如果我們想加快新材料開發(fā)的步伐，我們必須找到更快，更準確的方法來解決我們的早期材料和原型設備問題。” 這就是團隊現(xiàn)在所取得的成就。他們開發(fā)了一套工具，可以用來對所提出的材料進行準確，快速的評估，使用一系列相對簡單的實驗室測試，結(jié)合材料本身的物理特性的計算機建模，以及基于統(tǒng)計方法稱為貝葉斯推斷。

該系統(tǒng)包括制作一個簡單的測試設備，然后在不同的照明水平和不同的電壓下測量其電流輸出，以準確量化在這些變化條件下性能如何變化。然后使用這些值來細化統(tǒng)計模型。

“在我們在不同溫度和照明強度下獲得[樣品]的許多電流 - 電壓測量后，我們需要弄清楚材料和界面變量的哪種組合最適合我們的測量，”Buonassisi解釋說。“將每個參數(shù)表示為概率分布允許我們考慮實驗的不確定性，并且它還允許我們確定哪些參數(shù)是共變的。”

他說，貝葉斯推理過程允許根據(jù)每個新的測量結(jié)果更新每個參數(shù)的估計值，逐步改進估計值并在更接近精確答案的情況下進行歸巢。

Kurchin說，在為特定應用尋求材料組合時，“我們將所有這些材料屬性和界面屬性放入其中，它將告訴您輸出的外觀。”

該系統(tǒng)非常簡單，即使對于在實驗室中表現(xiàn)不太好的材料，“我們?nèi)匀豢梢栽跊]有巨大計算機開銷的情況下運行它。” 并且，Kurchin說，利用計算工具篩選可能的材料將越來越有用，因為“實驗室設備變得更加昂貴，而且計算機變得更便宜。這種方法可以讓您最大限度地減少對復雜實驗室設備的使用。”

Buonassisi說，基本方法可以應用于各種不同的材料評估，而不僅僅是太陽能電池 - 事實上，它可能適用于涉及計算機模型的任何系統(tǒng)，用于實驗測量的輸出。“例如，這種方法在確定哪種材料或接口屬性可能限制性能方面表現(xiàn)優(yōu)異，即使對于復雜的材料堆疊，例如電池，熱電裝置或網(wǎng)球鞋或飛機機翼中使用的復合材料。” 而且，他補充道，“這對早期研究特別有用，因為很多事情可能會出現(xiàn)問題。”

他說，展望未來，“我們的愿景是將這種快速表征方法與我們在實驗室中開發(fā)的更快的材料和設備合成方法聯(lián)系起來。” 最后，他說，“我非常希望高通量計算，自動化和機器學習的結(jié)合將幫助我們將新材料開發(fā)的速度提高五倍以上。這可能是變革性的，帶來時間表新材料 - 科學發(fā)現(xiàn)從20年到大約3到5年。“