太陽電池の材料や構造をより良いものにするために、材料の種類、厚み、幾何学的配置など、性能を向上させるために調整可能な変数が数多く存在する。新しい太陽電池の開発は、これらのパラメーターを少しずつ変えていく面倒な作業が一般的だった。計算シミュレーターのおかげで、実際に新しいバリエーションを作ってテストすることなく、こうした変更を評価することが可能になりましたが、このプロセスには依然として時間がかかっています。
今回、MITとGoogle Brainの研究者が開発したシステムは、一度に1つの設計案を評価するだけでなく、どの変更が望ましい改善をもたらすかについての情報を提供することを可能にします。 これにより、新しく改良された構成の発見率を大幅に向上させることができる。微分可能な太陽電池シミュレーターと呼ばれるこの新システムは、MITの3年生ショーン・マン、MITソルジャー・ナノテクノロジー研究所の研究員ジュゼッペ・ロマノ、MITおよびGoogle Brainの他の4名が執筆した論文で、本日Computer Physics Communications誌に発表されています。
Romano氏によれば、従来の太陽電池シミュレーターは、太陽電池の構成を詳細に分析し、予測される効率、つまり、入射する太陽光のエネルギーの何パーセントが実際に電流に変換されたかを出力するものであった。しかし、この新しいシミュレーターは、効率を予測すると同時に、その出力が入力パラメータのいずれか1つによってどの程度影響を受けるかも示してくれる。「この層をもう少し厚くしたら効率がどうなるか、例えば材料の特性を変えたら効率がどうなるかを、直接教えてくれるのです」と、彼は言う。
つまり、「新しいデバイスを発見したのではなく、他の人がより高性能なデバイスをより早く発見できるようにするためのツールを開発したのです」と彼は言う。このシステムを使うことで、「シミュレータを実行する回数を減らし、より広い範囲の最適化された構造に素早くアクセスできるようになりました」。さらに、"我々のツールは、それらのシミュレーションを実行するのが非常に複雑であるため、これまで隠されていたユニークな材料パラメータのセットを特定することができます。"と彼は言っています。
従来のアプローチは、基本的に可能なバリエーションをランダムに探索するものでしたが、マン氏のツールでは「シミュレータがデバイスを変更する方向を教えてくれるので、変化の軌跡をたどることができます。そのため、あらゆる可能性を探るのではなく、一つの道を進むだけで、性能の向上に直接つながるので、プロセスが非常に速くなるのです」。
先進的な太陽電池は、電荷を運ぶための導電材料を挟んだ複数の層で構成されていることが多いため、この計算ツールは、これらの異なる層の相対的な厚みを変えることでデバイスの出力にどのような影響を及ぼすかを明らかにする。 「厚みが重要なので、これは非常に重要です。光の伝搬と各層の厚さ、各層の吸収の間には強い相互作用があります」とMannは説明する。
このほか、各層が受けるドーピング（別の元素の原子を導入すること）量や、絶縁層の誘電率、バンドギャップ（層に使用する材料の違いによって捕捉できる光の光子のエネルギーレベルを示す指標）なども評価可能である。
このシミュレーターは現在、オープンソースのツールとして提供されており、この分野の研究の指針としてすぐに利用することができると、Romano氏は言う。"準備ができていて、業界の専門家が取り上げることができるのです。" これを利用するために、研究者は、この装置の計算を、最適化アルゴリズムや、機械学習システムと組み合わせて、考えられる様々な変化を迅速に評価し、最も有望な選択肢に素早く辿り着くだろう。
現時点では、このシミュレーターは太陽電池の1次元版に基づいているため、次のステップでは、2次元や3次元の構成にまで機能を拡張することになる。しかし、この1次元版でも「現在生産されているセルの大部分をカバーすることができる」とロマノは言う。異なる材料を使ったタンデム型太陽電池など、特定のバリエーションはまだこのツールで直接シミュレーションできないが、「個々のセルをシミュレーションしてタンデム型太陽電池を近似する方法はある」とMannは言う。
ロマノは、このシミュレーターは「エンド・ツー・エンド」であり、光吸収を考慮した効率の感度を計算することができるという。とロマノは言う。「このシミュレーターを、既存の微分可能な光伝播シミュレーターと組み合わせることで、より高い精度を実現することができます」。
今後について、ロマノは、これがオープンソースのコードであるため、「つまり、いったんそこにアップされると、コミュニティがそれに貢献することができるということです。 だから私たちはとても興奮しているんです」。この研究グループは、「ほんの一握りの人たち」ですが、今や、この分野で働いている人なら誰でも、このコードに独自の拡張や改良を加えて、新しい機能を導入することができる、と彼は言っています。
カーネギーメロン大学の機械工学准教授であるVenkat Viswanathan氏は、「微分可能な物理学は、工学システムのシミュレーションに新しい機能を提供するでしょう」と述べています（この研究とは関係ありません）。"微分可能な太陽電池シミュレータは、微分可能な物理学の驚くべき例であり、太陽電池デバイスの性能を最適化するための新しい機能を提供できるようになりました。"と彼は言い、この研究を "刺激的な前進 "と呼びました。
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