Cellules solaires: l'Intelligence Artificielle pour identifier de nouveaux composés

Publié par Redbran le 24/11/2022 à 13:00
Source: CNRS INC
Les pérovskites hybrides forment une classe de semi-conducteurs très prometteuse pour la conception de cellules solaires à moindre coût avec des rendements de conversion de la lumière rejoignant aujourd'hui ceux du silicium. Des scientifiques du CNRS (Le Centre national de la recherche scientifique, plus connu sous son sigle CNRS, est le plus grand...) ont développé un outil (Un outil est un objet finalisé utilisé par un être vivant dans le but d'augmenter son...) de Machine Learning très poussé qui permet de déterminer instantanément si un nouveau composé sera de type pérovskite ou non. Ces résultats sont parus dans la revue Advanced Materials.


Une nouvelle technique d'analyse de diagrammes de diffraction des rayons X basée sur un machine learning très poussé permet de déterminer instantanément si un nouveau composé sera de type pérovskite ou non.
© Florian Massuyeau

Les pérovskites hybrides halogénées représentent une classe de matériaux (Un matériau est une matière d'origine naturelle ou artificielle que l'homme façonne pour en...) semi-conducteurs particulièrement étudiés ces dernières années pour leurs propriétés photoélectriques remarquables et leurs applications dans les systèmes photovoltaïques. Pour être qualifiés de pérovskites, ces matériaux hybrides organiques/inorganiques à base de plomb (Le plomb est un élément chimique de la famille des cristallogènes, de symbole Pb et...) doivent posséder un réseau (Un réseau informatique est un ensemble d'équipements reliés entre eux pour échanger des...) inorganique spécifique: des octaèdres de plomb halogénés connectés uniquement par leurs sommets. C'est cette structure particulière qui permet d'obtenir de bonnes propriétés de conduction utiles pour les cellules solaires.

S'il est aisé de préparer de nombreuses compositions en changeant d'halogène (Les halogènes sont une série chimique constituée des éléments chimiques du...) et/ou de molécule (Une molécule est un assemblage chimique électriquement neutre d'au moins deux atomes, qui...) organique (La chimie organique est une branche de la chimie concernant la description et l'étude d'une grande...), il est impossible de déterminer, en amont d'une synthèse, quelle sera la structure du matériau (Un matériau est une matière d'origine naturelle ou artificielle que l'homme façonne...) obtenu. Seule la détermination structurale par diffraction des rayons X sur monocristal ou poudre (La poudre est un état fractionné de la matière. Il s'agit d'un solide présent...) avec une haute résolution permet de savoir si un nouveau matériau hybride (En génétique, l'hybride est le croisement de deux individus de deux variétés,...) est de type pérovskite. Ce procédé chronophage demande une expertise spécifique et constitue donc un des principaux facteurs limitants des procédés de synthèse à haut débit (Le terme de haut débit (ou large bande par traduction littérale de l'expression anglosaxonne...) de pérovskites.

Dans ce contexte (Le contexte d'un évènement inclut les circonstances et conditions qui l'entourent; le...), des scientifiques de l'Institut (Un institut est une organisation permanente créée dans un certain but. C'est...) des matériaux de Nantes Jean Rouxel (CNRS/Nantes Université), en collaboration avec des chimistes de l'Institut de recherches sur la catalyse (La catalyse est l'action d'une substance appelée catalyseur sur une transformation chimique...) et l'environnement (L'environnement est tout ce qui nous entoure. C'est l'ensemble des éléments naturels et...) de Lyon (CNRS/Université Claude Bernard (Claude Bernard, né le 12 juillet 1813 à Saint-Julien (Rhône) et mort le...) Lyon 1), ont fait apprendre à un algorithme de machine learning les caractéristiques importantes pour identifier les structures de type pérovskite dans de simples diagrammes de diffraction sur poudre de nouveaux matériaux. Cette nouvelle technique n'est pas suffisante pour déterminer complètement (Le complètement ou complètement automatique, ou encore par anglicisme complétion ou...) une nouvelle structure mais permet de déterminer si un nouveau composé est de type pérovskite de manière quasiment instantanée. Pour cela, ils ont extrait de la base de données (En informatique, une base de données (Abr. : « BD » ou...) Cambridge Structural Database (CSD) toutes les structures hybrides halogénées à base de plomb (environ 1000), simulés leurs diagrammes de diffraction des rayons X sur poudre et triés ces matériaux en fonction de leur caractère pérovskite ou non.

Les deux modèles (random forest et réseau de neurones à convolution) ont permis de valider leur approche avec un taux de prédiction d'environ 90%. De plus, ces modèles ont permis aux scientifiques de mieux comprendre les caractéristiques importantes dans un diagramme (Un diagramme est une représentation visuelle simplifiée et structurée des concepts, des idées,...) de diffraction des rayons X pour différencier les structures pérovskites des autres. Cette nouvelle technique d'analyse de diagrammes de diffraction des rayons X permettrait également de détecter d'autres types structuraux. Un nouvel outil qui est décrit dans la revue Advanced Materials.

Référence:
Perovskite or Not Perovskite ? A Deep-Learning Approach to Automatically Identify New Hybrid Perovskites from X-ray Diffraction Patterns
Florian Massuyeau, Thibault Broux, Florent Coulet, Aude Demessence, Adel Mesbah et Romain Gautier, Advanced Materials, 13 août 2022.
https://doi.org/10.1002/adma.202203879
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