发电成本照进现实 广东8月电力交易价差跌至“厘”
大阪大学的科学家正在利用AI来尝试提高有机光伏的效率，其中一个例子就是这种由AI驱动的随机森林系统。
大阪大学应用科学学院的科学家发表的科学期刊文章认为，在设计有机光伏（OPV）电池的新材料组合时应考虑使用人工智能。
尽管全球有数家公司已经在与该技术相关的研发方面投入了大量资金，但OPV一直在努力达到具有商业竞争力的功率转换效率。有机光伏电池由廉价，轻质的材料制成，操作安全，并易于生产。但是，它们的功率转换效率（PCE）对于全面商业化而言仍然太低。PCE取决于有机层和聚合物层，化学家们已经尝试了不同的组合，但迄今未发现效率有足够的提高。
大数据信息学可以帮助科学家浏览大型，复杂的数据集，识别潜在的重要统计趋势。在这篇文章中提到的日本科学家将来自大约500项研究的1,200个OPV的数据输入到人工智能程序包中，以导航耗时的试错阶段。通过分析所用每种材料的性能，并考虑其与其他化合物的相互作用，机器学习软件可以得出有关不同有机分子和聚合物可能的组合比人类更快的结论。AI对它生成的新材料星座进行性能预测。
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