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에너지뉴스
| 제목 | 싱가포르) 기계 학습을 사용한 페로브스카이트 탠덤 태양 전지 설계 최적화 | ||
|---|---|---|---|
| 국가 | [싱가포르] | 출처 | Tech X Plore |
| 산업구분 | [태양에너지] | 등록일 | 2024.08.07 |
| 구분 | 기술 | ||
연구원들은 페로브스카이트를 사용하여 태양 전지의 효율성을 20% 이상으로 높이는 방법을 연구함 기계 학습을 통해 최적의 태양 전지 설계를 빠르게 예측하여 시간과 비용을 절감함 기계 학습 모델을 사용하여 30.4%의 효율성을 달성하고 재료 비용을 50% 절감함 기사 원문 발췌
제목 :
Researchers use machine learning to optimize the design of perovskite tandem solar cells 발췌 내용 :
To address this, Dr. Xue collaborated with researchers from the National University of Singapore and the University of Toronto to incorporate machine learning in the Pareto front optimization method. Specifically, the team turned to neural network learning for their study published in the journal APL Machine Learning, titled "Exploring the optimal design space of transparent perovskite solar cells for four-terminal tandem applications through Pareto front optimization".
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| 원문 링크 | https://techxplore.com/news/2024-08-machine-optimize-perovskite-tandem-solar.html | ||