概要
ペロブスカイト太陽電池は、次世代の高効率・低コスト太陽電池として期待されていますが、実用化に向けてはさらなる性能向上や安定性の確保が課題です。これらの課題を解決するために、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用した研究開発が注目されています。以下に、MIを用いた開発のイメージを紹介します。
- ペロブスカイト組成の探索
機械学習と第一原理計算（DFT）を活用し、光吸収特性に優れたペロブスカイト組成を効率的に探索。データ駆動型のアプローチにより、膨大な組み合わせの中から有望な候補を迅速に特定。 - ペロブスカイト組成の比率最適化
鉛やスズの配合比率を最適化するために、ベイズ最適化を活用。逐次的なデータ取得と機械学習モデルを組み合わせ、最適な組成を高精度で探索。 - 界面パッシベーション材の探索
仮想スクリーニングを用いて、市販化合物データベースから界面パッシベーション材を選定。分子軌道エネルギーや耐久性を考慮し、変換効率向上に寄与する材料を特定。 - 有機ホール輸送材の開発
分子生成技術と機械学習を活用し、最適なホール輸送材を設計。ペロブスカイト層や電極とのエネルギー整合性を考慮しながら、新規材料の探索を効率化。 - 製造プロセスの最適化
インクジェット印刷やアニーリングプロセスの最適条件を、ベイズ最適化などのアルゴリズムを用いて探索。実験データを活用しながら、均一な膜形成と高い変換効率を実現。
様々なMI技術の活用により、ペロブスカイト太陽電池の性能向上や製造プロセスの最適化の加速が期待されます。
コンテンツ
- ペロブスカイト太陽電池開発の概要と現状
- マテリアルズ・インフォマティクスとは
- マテリアルズ・インフォマティクスを活用したペロブスカイト太陽電池開発
対象者
- 材料開発におけるMIの活用事例を知りたい方
- ペロブスカイトを始めとする太陽電池の研究開発に携わっている方
問い合わせ先
MI-6株式会社 事業開発部：marketing@mi-6.co.jp
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