次世代太陽電池として高分子太陽電池やペロブスカイト太陽電池の研究開発が進められている。これらの素子性能は、材料の構造や物性だけでなく、成膜プロセスや不純物・素子構造など多くの因子が複雑に影響するため、開発には多大な労力と時間を有する。一方、人工知能を用いた材料開発 (マテリアルズ・インフォマティクス:MI) が注目を集めており、構造・物性の相関が強い材料で成果をあげている。
本講座では、次世代太陽電池 (有機薄膜、鉛ペロブスカイト、非鉛材料) の基礎原理と研究動向、さらに実験的な超高速材料スクリーニング法とMIさらにはロボットを用いた自動測定による次世代太陽電池の開発について紹介し、実験化学者がMIをどのように活用できるかの実例を解説する。
- 機械学習とマテリアルズインフォマティクス
- イントロダクション
- 世界でのプロジェクト
- 教師ありなし学習
- アルゴリズム
- LASSOおよびRigde回帰
- 非線形モデルへの適用
- 過学習
- コーディングの実際
- 高分子太陽電池
- イントロダクション
- 高分子太陽電池の設計指針
- これまでの開発方法
- 高速実験スクリーニングによるプロセス最適化
- 機械学習による高分子太陽電池の研究
- 説明可能モデルの構築
- 失敗データの重要性
- 実験による実証
- 画像データ (原子間力顕微鏡) の機械学習と実証
- ペロブスカイト太陽電池および塗布型無機太陽電池
- イントロダクション
- ペロブスカイト太陽電池の発電機構と特長
- 実用化と鉛フリーの動向
- スズペロブスカイト太陽電池の現状
- スズペロブスカイト太陽電池のAサイトカチオン混合効果
- 高速実験スクリーニングと機械学習によるAサイトカチオン混合効果
- Ag-Bi-I系 (3元素) 塗布太陽電池
- MM’-Bi/Sb-I系 (4, 5元素) 塗布太陽電池
- ロボットによる自動測定や機械学習による探索
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