Credit:Unsplash/CC0 Public Domain在为太阳能电池开发越来越好的材料和配置的持续竞争中，有许多变量可以调整，以尝试提高性能，包括材料类型、厚度和几何排列。开发新的太阳能电池通常是一个繁琐的过程，一次对其中一个参数进行微小的改变。虽然计算模拟器已经使评估这些改变成为可能，而不必实际构建每个新的变化进行测试，但这个过程仍然很慢。现在，麻省理工学院和谷歌大脑的研究人员开发了一个系统，不仅可以一次评估一个提议的设计，还可以提供信息，说明哪些变化将提供所需的改进。这可以大大提高新的改进配置的发现率。
这种被称为可微分太阳能电池模拟器的新系统在今天发表在《计算机物理通信》杂志上的一篇论文中有所描述，该论文由麻省理工学院的大三学生肖恩·曼、麻省理工学院士兵纳米技术研究所的研究科学家朱塞佩·罗马诺以及麻省理工学院和谷歌大脑的其他四人撰写。
罗马诺解释说，传统的太阳能电池模拟器采用太阳能电池配置的细节，并产生一个预测的效率作为它们的输出——也就是说，入射阳光中有多少百分比的能量实际上被转换成了电流。但是这个新的模拟器既能预测效率，又能显示输出受任何一个输入参数的影响有多大。他说:“它直接告诉你，如果我们把这层做得更厚一点，效率会发生什么变化，或者如果我们改变材料的性质，效率会发生什么变化。
简而言之，他说，“我们没有发现新设备，但我们开发了一种工具，使其他人能够更快地发现其他更高性能的设备。”使用这个系统，“我们正在减少运行模拟器的次数，以便更快地访问更大空间的优化结构。”此外，他说，“我们的工具可以识别到目前为止被隐藏的一组独特的材料参数，因为运行这些模拟非常复杂。”
曼恩说，虽然传统的方法基本上是随机搜索可能的变化，但他的工具“我们可以跟踪变化的轨迹，因为模拟器会告诉你想要改变设备的方向。这使得这个过程变得更快，因为你可以不去探索整个机会空间，而只走一条“直接提升绩效”的路。
由于先进的太阳能电池通常由多层导电材料交织而成，将电荷从一层带到另一层，这种计算工具揭示了改变这些不同层的相对厚度将如何影响器件的输出。“这非常重要，因为厚度至关重要。光的传播和每层的厚度以及每层的吸收之间有很强的相互作用，”曼恩解释道。
可以评估的其他变量包括每层接受的掺杂量(引入另一种元素的原子)，或绝缘层的介电常数，或带隙，这是可以被层中使用的不同材料捕获的光子能级的量度。
罗马诺说，这个模拟器现在是一个开源工具，可以立即用来帮助指导这个领域的研究。"它已经准备好了，可以被行业专家接受."为了利用它，研究人员将这种设备的计算与优化算法甚至机器学习系统相结合，以快速评估各种可能的变化，并迅速找到最有希望的替代方案。
在这一点上，模拟器只是基于太阳能电池的一维版本，因此下一步将扩展其功能，以包括二维和三维配置。但罗马诺说，即使是这个1D版本“也能覆盖目前正在生产的大部分细胞”。曼恩说，某些变化，如使用不同材料的所谓串联电池，还不能用这个工具直接模拟，但“有办法通过模拟每个单个电池来近似串联太阳能电池”。
罗马诺说，模拟器是“端到端的”，这意味着它计算效率的灵敏度，也考虑了光吸收。他补充道:“一个吸引人的未来方向是用先进的现有可微分光传播模拟器来组合我们的模拟器，以实现更高的精度。”
罗马诺说，向前看，因为这是一个开源代码，“这意味着一旦它出现，社区就可以为它做出贡献。这就是我们非常兴奋的原因。”他说，虽然这个研究小组“只是一小撮人”，但现在在该领域工作的任何人都可以对代码进行自己的增强和改进，并引入新的功能。
“可微物理学将为工程系统的模拟提供新的能力，”卡内基梅隆大学机械工程副教授文卡特·维斯瓦纳坦说，他没有参与这项工作。“可微分太阳能电池模拟器是可微分物理的一个不可思议的例子，现在可以提供新的能力来优化太阳能电池器件的性能，”他说，称这项研究是“令人兴奋的进步。”
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