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Conteúdo atualizado em janeiro de 2026.
Na corrida para tornar a energia solar uma tecnologia viável e acessível, a Inteligência Artificial (IA) está jogando um papel fundamental ao auxiliar engenheiros a construir painéis solares com um material chamado por alguns como ‘milagroso’. Trata-se das células solares tandem perovskitas, que são alvo de um interesse crescente devido à sua eficiência de mais de 33%, um salto significativo comparado às células solares convencionais de silício.
Ainda que tais células apresentem uma série de benefícios, como a utilização de matérias-primas baratas e um processo de fabricação relativamente simples, essas novas células solares têm sido um desafio em termos de custo e escala de produção. Isso se deve à necessidade de uma desafiadora camada extremamente fina e de alta qualidade de perovskita. O processo complexo varia bastante e, muitas vezes, sem uma explicação clara.
Historicamente, melhorias nesse processo surgiram de um procedimento gradual e baseado na tentativa e erro. No entanto, a IA está revolucionando essa abordagem. No lugar de investigar manualmente como as camadas diferem entre si, pesquisadores conseguiram treinar um sistema de IA para identificar indícios de boas e más coberturas.
Depois de seu desenvolvimento, o sistema de IA aprimorou a compreensão de como ajustar a produção a tornando mais eficiente. “Esses são resultados extremamente animadores”, celebrava Ulrich W Paetzold, pesquisador do Instituto de Tecnologia de Karlsruhe envolvido no estudo.
Graças à IA, os pesquisadores agora possuem pistas sólidas e conhecem quais parâmetros alterar para aperfeiçoar a produção. A IA facilitou as experimentações, tornando-as mais estratégicas, em vez de procurarem ‘às cegas’ melhorias no processo. Esse avanço representa um roteiro para futuras pesquisas em muitos outros aspectos da pesquisa energética e de materiais.
Os detalhes do estudo estão no artigo “Discovering Process Dynamics for Scalable Perovskite Solar Cell Manufacturing with Explainable AI”, publicado no periódico Advanced Materials.
