Presentación de la plataforma informática de materiales (MIP)
Demostración en células solares de perovskita y baterías de estado sólido
Basila Kattouf, Ph.D. - Éxito de clientes - Materials Zone
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Presentación de Materials Zone en TechBlick - Jueves, 16 de junio de 2022 14:45-15:05 (CET)
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La revolución de la plataforma informática de materiales (MIP)
Materials Zone es una plataforma informática de materiales (AI/ML) o MIP, para abreviar. Al igual que la revolución del CRM en marketing/ventas, la MIP es la próxima revolución de la plataforma organizativa para materiales/productos. Impulsada por la IA/ML, visualiza rápidamente todos los conocimientos de todos los datos y sirve a múltiples partes interesadas: I+D, cadena de suministro, fabricación y negocio. Así, acelera la innovación de materiales/productos desde el descubrimiento hasta la comercialización.
El MIP ingiere datos de materiales multidimensionales, no estructurados y dispersos y los transforma en resultados impulsados por el ML para la I+D, la cadena de suministro y la fabricación. Lo hace de forma rápida, rentable y sostenible en una plataforma organizativa de colaboración. Materials Zone no depende de ningún dominio y se ha probado en células solares, baterías de estado sólido, tecnologías del hidrógeno, materiales de construcción, polímeros, impresión 3D, aleaciones, revestimientos, envases, atención sanitaria, metrología y otros. Siga los enlaces de vídeo para ver las demostraciones de la plataforma en el contexto de los siguientes ejemplos.
Fig. 1: Zona de Materiales (MIP) - De los datos brutos a los conocimientos rápidos - Descargar documento breve
Demostraremos la plataforma a través de las células solares de perovskita (PSC) del proyecto de base de datos de perovskita (www.perovskitedatabase.com), recopiladas por 98 científicos, alojadas en Materials Zone, que contienen más de 42.000 dispositivos extraídos de más de 15.000 artículos de investigación. El PDP fue anunciado en la revista Nature Energy y permite a los investigadores un mejor punto de partida, aprovechando el conocimiento global acumulado. A continuación, aumentaremos con una breve demostración con baterías de estado sólido.
¿Por qué son interesantes las perovskitas?
Se prevé que las células solares de perovskita (PSC) sean una tecnología disruptiva en la industria fotovoltaica, ya que son capaces de alcanzar una eficiencia de conversión de energía (PCE) muy alta, que ha pasado del 3,8% en 2009 al 25,7% en 2022 (https://www.science.org/doi/10.1126/science.abh1885). Su alta eficiencia, combinada con su naturaleza ligera y flexible (con una décima parte del peso por metro cuadrado que el silicio) hace que los PSC sean muy atractivos. Rethink Energy predice que los PSC pueden alcanzar el 7% de la cuota de mercado mundial de la energía fotovoltaica en 2025, y aumentar hasta más del 29% en 2030 (suponiendo que la eficiencia prevista aumente un 30% y los costes se reduzcan hasta un 50%). Allied Market Research estima que el tamaño del mercado mundial de células solares de perovskita alcanzará los 6.600 millones de dólares en 2030, con un crecimiento del 32,4% entre 2021 y 2030.
Una PSC típica se compone de cinco componentes principales:
Óxido conductor transparente (TCO).
Capa transportadora de electrones (ETL).
Perovskita.
Capa transportadora de agujeros (HTL).
Contacto posterior.
Fig. 2: Una pila típica de PSC; (a) arquitectura directa, (b) arquitectura invertida. Crédito de la imagen: https://doi.org/10.1021/acsami.5b01049
El rendimiento de cada dispositivo PSC se mide utilizando un simulador solar y los 4 principales indicadores de rendimiento (PCE, FF, Voc, Jsc) se calculan/observan a partir de las curvas I-V.
Un día en el laboratorio
La actividad diaria de I+D incluye el ajuste fino de múltiples variables por cada bloque de construcción, como: materiales, composiciones, técnicas de deposición, procesos, temperatura, otros parámetros, etc. El subconjunto de PDP que hemos seleccionado, es por una técnica de preparación particularmente interesante, con los 4 indicadores de rendimiento que dependen cada uno de 40 descriptores.
Cada uno de estos 44 indicadores y descriptores puede obtenerse directamente de los instrumentos y/o requiere cálculos adicionales. Para cada nueva muestra (célula solar) ensayada hay que repetirlo.
Es difícil determinar a priori cuáles son los descriptores más predictivos, por lo que hay que crear los 160 (4 veces 40) gráficos de dispersión cada vez que se prueba una nueva muestra. Hay que revisarlos y compararlos para diseñar el siguiente ensayo de células solares. Si no se automatiza, esto lleva mucho tiempo/esfuerzo y conduce a la "prueba y error" en lugar de la deducción.
Visualización de datos con manos libres y sin esfuerzo
Materials Zone automatiza la ingesta de los 44 indicadores y descriptores y permite al instante a los investigadores ampliar visualmente los datos y las perspectivas que proyecta. Indica los descriptores más dominantes mediante el cálculo instantáneo de los 160 gráficos con una búsqueda fácilmente comparativa mediante la matriz de correlación de Pearson. Los "cuadrados" rojos y azules oscuros indican las parcelas más significativamente correlacionadas y se pueden ver fácilmente con un simple clic en el "cuadrado". También permite una "búsqueda" inteligente a través de las muestras utilizando una vista de histograma.
Este vídeo de 60 segundos lo muestra todo, desde la ingesta de archivos hasta la visualización de los mismos, pasando por la correlación (búsqueda en el gráfico de dispersión) y la búsqueda en el histograma (vídeo de flujo)
Esto permite a los investigadores converger rápidamente a la célula solar óptima en el siguiente ciclo evolutivo. En cada paso, los investigadores definen la siguiente prueba en la que las conclusiones basadas en los datos pueden ser que se converge al diseño óptimo, o que no se han medido suficientes descriptores, o que no hay suficiente variedad de células en el conjunto de datos para construir un modelo predictivo correctamente.
Fig. 3: Demostración del flujo que parte de los investigadores y vuelve a ellos. La flecha negra describe los trabajos que realizan los investigadores, mientras que las flechas turquesas describen los trabajos que realiza automáticamente Materials Zone. Haga clic para ver el vídeo testimonial de un cliente en el que se explica lo anterior en el contexto de la investigación de la perovskita.
Información rápida
Trabajar manualmente en las curvas I-V obtenidas del simulador solar, calcular después los 4 indicadores de rendimiento y trazar 160 gráficos llevaría más de un día entero de tedioso trabajo. Luego, escudriñar en esos gráficos para buscar información podría llevar un tiempo más.
Como se ve en el vídeo de demostración, en Materials Zone se tardó menos de un minuto en descubrir los "cuadrados" de correlación de color rojo brillante que señalaban inmediatamente los siguientes gráficos:
Fig. 4: Gráficos que muestran los cuatro indicadores de rendimiento (Jsc, Voc, FF, PCE) frente al espesor del ETL.
La correlación negativa entre el grosor de la ETL y el rendimiento de la PSC, según esta técnica de preparación de la Perovskita DB, puede o no sorprender a los investigadores. Sin duda, la implicación más probable es que hay que probar ETLs mucho más finos para encontrar el grosor óptimo y controlar otros factores. Se necesitan más módulos de la Zona de Materiales para obtener un modelo predictivo preciso.
¿Por qué son interesantes las baterías de estado sólido?
Las baterías de estado sólido prometen tener una mayor densidad energética que las actuales baterías de iones de litio con electrolitos líquidos. Además, no tienen riesgo de explosión o incendio. Así que, además del valor de la seguridad en sí misma, tampoco es necesario tener componentes para la seguridad, con lo que se ahorra aún más espacio. Por eso, especialmente para las aplicaciones de los vehículos eléctricos, la tecnología de las baterías de estado sólido es una de las principales candidatas.
Las baterías tienen al menos tantas dimensiones como los PSC. Además, deben probarse en ciclos muy largos de carga y descarga repetitivos. Eso supone más datos por cada muestra y más tiempo para concluir las pruebas de las muestras. Por lo tanto, cada vez es más difícil, costoso y largo recopilar, modelar y analizar estos datos.
Así que, además de lo que ya ha visto de Materials Zone hasta ahora, vea el siguiente vídeo en el que se muestra cómo los investigadores pueden analizar rápidamente estos ciclos entre todas las baterías probadas utilizando las herramientas analíticas que proporciona la plataforma. Acelerando así sus procesos y reduciendo los esfuerzos y el tiempo transcurrido.
En resumen
Hemos discutido y demostrado brevemente lo siguiente:
Las actividades de I+D para el desarrollo de productos basados en materiales (como células solares y baterías) es un problema multidimensional.
Para analizar eficazmente los problemas multidimensionales, es esencial una visión holística que presente todas las dimensiones y las correlaciones entre ellas en una sola vista.
Hemos demostrado cómo una visión holística única de la progresión del proyecto puede ayudar significativamente al investigador a tomar mejores decisiones de I+D sobre los próximos pasos.
Hemos demostrado cómo la Plataforma de la Zona de Materiales puede automatizar y mejorar significativamente la eficiencia (factor de x10) de la recolección, la creación de bases de datos y el análisis de los datos de I+D, con el fin de reconocer patrones reveladores.
[This is automatically translated from English]
