Secondo una ricerca, ChatGPT può dire agli scienziati come migliorare produzione di celle solari in perovksite

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Ricercatori guidati dall’Università cinese di Nankai hanno esplorato la capacità di ChatGPT di generare ipotesi per la scienza dei materiali e di identificare molecole non testate in grado di ridurre la ricombinazione superficiale e quindi di aumentare l’efficienza delle celle solari a perovskite.

“Non siamo ancora vicini al sistema Jarvis dei film di Iron Man, ma ci stiamo avvicinando molto e quello che dimostriamo in questo articolo è che ora siamo sufficientemente vicini perché il sistema sia effettivamente utile per generare ipotesi”, ha dichiarato l’autore corrispondente T. Jesper Jacobsson alla rivista pv. “Certo, è stata necessaria un po’ di fortuna, di conoscenza del dominio e di aver posto il giusto tipo di domanda, ma comunque ha funzionato”.

Per trovare le molecole per la passivazione superficiale nelle celle solari ibride di perovskite con architettura p-i-n, il gruppo ha utilizzato ChatGPT 3.5, con un cutoff di dati a settembre 2021. Paragonando la loro interazione con il modello di chat al brainstorming, il gruppo ha affermato che si tratta di un dialogo continuo e di uno scambio di domande e risposte. Tra le richieste inserite nel modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), ad esempio, c’erano informazioni su composti disponibili in commercio, o almeno facilmente sintetizzabili, a prezzi ragionevoli e non eccessivamente tossici.

Tuttavia, ChatGPT non ha fatto tutto. Gli scienziati hanno verificato manualmente la plausibilità generale dei materiali suggeriti, controllando poi nei database accademici se fossero già stati esplorati. Attraverso questo processo, hanno identificato la poliallilammina (PAA).

Parte del brainstorming con ChatGPT

Immagine: Nankai University, Cell Reports Physical Science, CC BY 4.0

“Il PAA è un polimero biodegradabile solubile in acqua con applicazioni in settori quali la medicina, la sintesi di nanoparticelle e la chelazione di ioni di metalli pesanti”, ha spiegato il gruppo di ricerca. “ChatGPT ci ha fornito suggerimenti anche per altre molecole, ma in base al prezzo, alla disponibilità, alla tossicità, alla somiglianza strutturale con altri tipi di passivazione superficiale e alla mancanza di rapporti precedenti sull’uso del PAA a questo scopo, abbiamo deciso che il PAA sarebbe stato una molecola interessante da esplorare sperimentalmente”.

In seguito a un esperimento reale, gli scienziati hanno prodotto 125 dispositivi. La struttura del dispositivo seguiva un’architettura p-i-n standard composta da un substrato di vetro di calce sodata/ossido di indio-stagno (SLG/ITO), uno strato di trasporto di buche MeO-2PACz, uno strato di trasporto di elettroni PCBM-60/BCP e un contatto metallico in argento. L’assorbitore era basato su una perovskite a triplo catione Cs0,05FA0,91MA0,04PbBr0,15I2,85 con un band gap di 1,54 eV.

Un sottile strato di PAA è stato applicato sul film di perovskite mediante spin coating prima della deposizione dello strato di PCBM. In alcuni esperimenti, la soluzione di PAA era allo 0,015% in alcol isopropilico (IPA), mentre in altri era allo 0,025% o allo 0,05%. Sono stati prodotti anche campioni di controllo senza trattamento PAA.

“Le prestazioni medie del dispositivo sono aumentate di circa 2 unità percentuali, con una prestazione massima del 22,75%”, hanno dichiarato i ricercatori. “Questo risultato offre una dimostrazione convincente del valore insito nella collaborazione tra uomo e IA”.

I risultati sono stati presentati in “The use of ChatGPT to generate experimentally testable hypotheses for improving the surface passivation of perovskite solar cells“, pubblicato su Cell Reports Physical Science. Il team comprendeva scienziati dell’Università cinese di Nankai e dell’Università svedese di Linköping.

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