AI解析钙钛矿结构，太阳能技术获重大突破

借助人工智能技术的强大解析能力，钙钛矿结构的破译工作取得重要进展，这一突破为新一代太阳能技术带来革命性的进步，有望显著提高太阳能电池的转化效率，通过对钙钛矿结构的深入研究，科学家们能够更深入地理解其光电性质，为未来的材料设计和优化提供有力支持，推动可再生能源领域的发展。

瑞典查尔姆斯理工大学的科学家近日迈出了推动卤化物钙钛矿太阳能技术发展的关键一步。研究团队利用人工智能辅助模拟，解析了高性能钙钛矿材料——甲脒铅碘（Formamidinium Lead Iodide，FAPbI₃）复杂的低温结构，为新型高效太阳能电池的工程设计提供了重要理论基础。

随着全球用电需求激增，开发新一代可持续太阳能技术已刻不容缓。国际能源署数据显示，全球电力消耗占能源总量已达20%，未来25年内该比例将超过50%。高效、环保的光电转换材料需求不断增长，柔性钙钛矿类太阳能电池有望广泛应用于智能设备、建筑表面等领域。

查尔姆斯理工大学的团队通过超级计算机和机器学习相结合的模拟技术，将能计算的原子数量提升至百万级，并实现了超长时间的物理模拟，有效逼近真实环境。团队负责人Julia Wiktor副教授表示：“这些创新的模拟方法解决了过去难以解答的问题，为相关材料的工程控制奠定基础。”

钙钛矿材料由于优异的光电性能，被认为是低成本、柔性、轻量级太阳能和光电子器件的理想材料，但易产生结构不稳定性，影响其应用。该团队首次详尽解析了FAPbI₃低温相的结构，发现分子在冷却过程中会滞留在半稳定状态。通过与实验团队协作，将材料冷却至-200°C，实验数据与仿真结果高度吻合。

据团队成员Sangita Dutta介绍，过去FAPbI₃低温相结构一直是研究难题，新的模拟结果填补了基础理论空白，为混合钙钛矿材料的定向开发提供了设计依据。

此外，结合实验和模拟，研究团队对钙钛矿材料退化机理也有了更系统的认识。研究成果已发表于《美国化学会志》，相关项目由瑞典战略研究基金会、瑞典能源署、欧洲研究理事会等机构资助。

查尔姆斯理工大学Erik Fransson博士表示，团队希望进一步推动复杂钙钛矿材料的建模与分析，为下一代太阳能技术突破做出贡献。

编译自/ScitechDaily