マサチューセッツ工科大学のあるチームは、長期間、高価で時間がかかる実験室の試料試験評価を避けるために、新しい光起電材料の効率を評価する、新しい、より速い方法を開発したと主張している。
科学者たちは、コンピュータモデルの物理特性やベイジアン推論に基づく統計的手法の追加モデリングと組み合わせて、一連の比較的単純な実験室テストに頼っている一連のツールに基づいている、新しい測定ごとに、各パラメータの推定値が変更されます。
システムは3つの主要ステップから構成されています：単純なテストフィクスチャーの作成、さまざまな照明レベルと異なる電圧での電流出力の測定、統計の改善に使用されていると考えられる条件下でのこれらの変化の正確な定量モデル。
リサーチ・コーディネーターのTonioは次のように述べています。「様々な温度と光強度で多くの電流 - 電圧測定を行った後、材料と界面の変数の組み合わせが測定値と一致するかどうかを調べる必要がありました。
彼は次のように述べています。「各パラメータを確率分布として表現することで、実験の不確実性を解釈しながら、どのパラメータがコヒーレントに共変するかを判断することができます。
マサチューセッツ工科大学の科学者たちは、新しいプロセスが新しい光起電材料の開発を短くするかもしれないと信じていますが、他の多くの材料の開発を加速し、20年から3年または5年間の時間を短縮します。
研究者は次のように述べています。「ハイスループット・コンピューティング、自動化、機械学習の組み合わせにより、新材料の開発を5倍以上に増やすことを支援していきたいと考えています。