인공지능(AI), 태양광전지 생산 가속화에 도움 전망

유제린 기자 / 기사승인 : 2019-12-28 11:41:46
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美 센트럴플로리다대 연구진, ‘머신러닝’ 기술 통해 태양광전지 소재 최적화
‘분무도포식’(噴霧塗布式) 소재, 태양광발전 사용방식에 큰 변화 유발 기대

 

인공지능(AI)의 도움으로 태양광패널 위에 소재를 분무도포(噴霧塗布)함으 로써 태양광전지 생산을 가속화할 수 있는 기술이 등장, 태양광발전 사용방 식에 큰 변화를 일으킬 것으로 보인다.

최근 미국 센트럴플로리다대학교(University of Central Florida, UCF) 연구진이 인 공지능(AI)의 하위기술인 머신러닝(machine learning) 기술을 사용해 ‘페롭스 카이트태양광전지’(perovskite solar cells, PSC)를 생산하는 데 사용되는 소재를 최적화했다 것이다.

‘페롭스카이트태양광전지’(PSC)에 사용되는 유기-무기 할로겐화물 페롭스카 이트 소재는 광전력을 소비가능한 에너지로 변환하는 것으로 알려졌다.

연구진에 따르면, 이 페롭스카이트 소재는 고체나 액체상태로 가공할 수 있 어 그 적용범위가 다양할 수 있다고 전해진다. 가령, 이 소재를 교량, 주택 또는 고층건물에 분무하거나 도포할 수 있다면, 태양광을 포획하고 에너지로 변환해 전력망에 공급할 수 있을 것이다.

지금까지 태양광전지 산업은 효율성 면에서 실리콘에 의존해 왔지만, 이 오 래된 기술은 여러 한계에 봉착해 있다. 허나 이러한 한계를 극복하게 해 줄 페롭스카이트 소재 사용도 하나의 큰 장벽에 부딪혀 있었다고 연구진은 전 한다. 이 소재를 어디든 쉽게 사용할 수 있게 안정적인 재료로 만드는 게 어 려웠던 것이다.

때문에 그간 많은 과학자들이 유연성, 안정성, 효율성 및 저비용 등 모든 이 점을 누릴 수 있는 적절한 사용법을 찾는데 많은 시간을 할애해 온 결과, 인 공지능(AI) 기술 활용에서 그 답을 찾았다는 것이다.

연구진은 2000개 이상의 동료 간 평가 간행물들을 검토하고 데이터 안에서 규명할 수 있는 300개 이상의 요소들을 수집한 후 그들이 구축한 인공지능 (AI) 시스템을 훈련시킴으로써 어떤 페롭스카이트 소재 사용법이 가장 효율 적일지 예측할 수 있었다고 전했다.

이번 연구의 수석저자이자 센트럴플로리다대학(UCF) 나노과학기술센터 (NanoScience Technology Center)의 부교수인 자얀 토마스 교수는 "이번 연 구결과는 인공지능(AI) 기계학습(machine learning) 도구가 페롭스카이트 소 재 생성과 고효율 ‘페롭스카이트태양광전지’(PSC) 개발 이면에 있는 물리적 환경조사에 사용될 수 있다는 것을 보여주었다"며 "인공지능(AI) 기술의 활 용은 이번 연구의 실증과정에서 밝혀진 새로운 소재 개발에 대한 지침을 제 공해 줄 것이다"라고 말했다.

또한 연구진은 “이 모델이 성공을 거둔다면, 연구자들이 세계표준을 만들 수 있는 최적의 공식을 알아낼 수 있다는 것을 의미한다”며 “그렇게 되면 우리 생전에 분무도포식(噴霧塗布式) 태양광전지가 상용화되는 날도 볼 수 있을 것이다”라고 말해 ‘페롭스카이트태양광전지’(PSC)가 태양광의 포획과 태양광 발전 사용방식에 일대 혁신을 가져올 수 있을지 기대가 모아진다.

한편, 연구진의 이번 연구결과는 매우 유망한 것으로 평가돼 에너지 관련 소 재 전문지인 어드밴스트에너지머티리얼즈(Advanced Energy Materials)誌의 지난 13일자(현지시간) 커버스토리에 실린 것으로 전해졌다. 

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