Sel surya perovskit kini muncul sebagai alternatif yang fleksibel dan berkelanjutan bagi sel surya berbasis silikon tradisional.

Para peneliti dari Karlsruhe Institute of Technology (KIT) dan Helmholtz Institute Erlangen-Nürnberg (HI ERN) telah mencapai penemuan terobosan yang dapat mengubah arah pengembangan teknologi energi terbarukan.

Dengan memanfaatkan kombinasi kecerdasan buatan (AI) dan sintesis otomatis berkecepatan tinggi, mereka berhasil menemukan molekul organik baru yang meningkatkan efisiensi sel surya perovskit secara signifikan. Yang lebih menarik, mereka mampu meraih hasil-hasil tersebut hanya dalam beberapa minggu, sesuatu yang biasanya membutuhkan waktu bertahun-tahun. Penemuan ini menunjukkan potensi luar biasa dari AI dalam mempercepat penemuan bahan dan mengoptimalkan teknologi energi.

Penemuan dengan Pendekatan AI

Tim peneliti memulai penelitian mereka dengan basis data yang berisi sekitar satu juta molekul virtual, masing-masing memiliki sifat struktural yang unik. Dengan menggunakan metode mekanika kuantum, mereka menganalisis sekitar 13.000 molekul yang dipilih secara acak untuk karakteristik penting seperti tingkat energi, polaritas, dan geometri. Dari subset ini, 101 molekul dengan sifat paling beragam kemudian disintesis menggunakan sistem robotik di HI ERN. Molekul-molekul ini kemudian diuji dalam sel surya untuk mengukur efisiensinya. Data dari eksperimen ini digunakan untuk melatih model AI, yang kemudian menyarankan 48 molekul tambahan untuk disintesis. Proses iteratif ini mengurangi kebutuhan untuk eksperimen ratusan ribu percobaan, yang tentunya menghemat banyak waktu dan sumber daya.

Hasil Terobosan yang Menakjubkan

Pendekatan berbasis AI ini menghasilkan penemuan molekul yang meningkatkan efisiensi sel surya referensi sekitar dua persen, mencapai angka efisiensi yang sangat mengesankan, yaitu 26,2%. Salah satu keunggulan utama dari metode ini adalah kemampuannya untuk menemukan bahan dengan performa tinggi yang tidak terduga, seperti molekul yang mengandung gugus kimia amine. Molekul-molekul seperti ini sering kali terlewatkan oleh intuisi kimia tradisional. Model AI juga memberikan prioritas pada molekul dengan prediksi yang tidak pasti, yang menghasilkan penemuan mengejutkan yang mungkin tidak ditemukan dengan metode konvensional. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis AI dapat menggali potensi besar dalam material yang selama ini tidak terpikirkan oleh penelitian konvensional.

Aplikasi yang Lebih Luas

Pendekatan berbasis AI ini tidak hanya terbatas pada pengembangan sel surya. Metode ini juga dapat diterapkan dalam berbagai bidang penelitian bahan lainnya, seperti pengembangan material baterai atau optimalisasi komponen lainnya. Keberhasilan strategi ini menunjukkan potensi AI untuk merevolusi ilmu material dengan mempercepat penemuan bahan berkinerja tinggi sekaligus mengurangi biaya. Misalnya, metodologi yang sama dapat digunakan untuk menemukan bahan untuk penyimpanan energi, katalisis, atau bahkan dalam pengembangan obat-obatan, membuka peluang baru bagi inovasi di berbagai industri.

Integrasi AI dan sintesis otomatis terbukti menjadi perubahan besar dalam pencarian bahan fotovoltaik yang lebih baik. Dengan memanfaatkan AI untuk memprediksi dan memprioritaskan molekul yang menjanjikan, para peneliti dapat mencapai terobosan lebih cepat dan lebih efisien. Pendekatan inovatif ini tidak hanya membawa kemajuan dalam bidang sel surya perovskit, tetapi juga membuka jalan bagi penemuan-penemuan di bidang material energi lainnya dan lebih jauh lagi. Seiring dengan perkembangan AI, peranannya dalam ilmu material akan terus berkembang, menawarkan alat baru untuk menghadapi tantangan besar dunia dalam hal energi dan keberlanjutan.