在為太陽能電池開發(fā)更好的材料和配置的持續(xù)競賽中，可以調整許多變量以嘗試提高性能，包括材料類型、厚度和幾何排列。開發(fā)新的太陽能電池通常是一個乏味的過程，每次對其中一個參數(shù)進行微小的更改。雖然計算模擬器使評估此類更改成為可能，而無需實際構建用于測試的每個新變體，但該過程仍然很慢。
現(xiàn)在，麻省理工學院和 Google Brain 的研究人員開發(fā)了一個系統(tǒng)，不僅可以一次評估一個提議的設計，還可以提供有關哪些更改將提供所需改進的信息。這可以大大提高發(fā)現(xiàn)新的、改進的配置的速度。
這種稱為可微分太陽能電池模擬器的新系統(tǒng)在發(fā)表在《計算機物理通信》雜志上的論文中有所描述，該論文由麻省理工學院大三學生 Sean Mann、麻省理工學院士兵納米技術研究所的研究科學家 Giuseppe Romano 以及麻省理工學院和谷歌的其他四人撰寫腦。
Romano 解釋說，傳統(tǒng)的太陽能電池模擬器采用太陽能電池配置的細節(jié)，并產生預測的效率作為其輸出——也就是說，入射太陽光的能量實際上有多少轉化為電流。但是這個新的模擬器既可以預測效率，又可以顯示任何一個輸入?yún)?shù)對輸出的影響程度。“它直接告訴你，如果我們把這層加厚一點，效率會發(fā)生什么變化，或者如果我們改變材料的屬性，效率會發(fā)生什么變化，”他說。
簡而言之，他說，“我們沒有發(fā)現(xiàn)新設備，但我們開發(fā)了一種工具，可以讓其他人更快地發(fā)現(xiàn)其他更高性能的設備。”使用該系統(tǒng)，“我們減少了運行模擬器所需的次數(shù)，以便更快地訪問更廣泛的優(yōu)化結構空間。”此外，他說，“我們的工具可以識別一組獨特的材料參數(shù)，這些參數(shù)迄今為止一直被隱藏，因為運行這些模擬非常復雜。”
Mann 說，雖然傳統(tǒng)方法本質上是隨機搜索可能的變化，但使用他的工具，“我們可以遵循變化的軌跡，因為模擬器會告訴你想要改變設備的方向。這使得過程更快，因為您無需探索整個機會空間，而只需遵循一條路徑即可直接提高績效。
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