Американские ученые объединяют усилия в поиске материалов для нового поколения солнечных батарей

Исследователи из нескольких вузов и исследовательских лабораторий объединились с целью найти новые материалы, которые можно будет использовать при изготовлении более производительных солнечных панелей нового поколения. Статья на эту тему размещена на портале Techxplore.com.

Исследователи из Национального научно-вычислительного центра по энергетическим исследованиям (NERSC) и Отдела вычислительных исследований (CRD) Лаборатории Беркли, создавшие программный комплекс BerkeleyGW, объединили свои усилия с учеными ведущих вузов США, таких как университет Карнеги-Меллона и рядом других, чтобы найти новые материалы, пригодные для создания солнечных панелей нового поколения. Использующиеся в настоящее время солнечные панели превращают один фото и один электрон, но ученые хотят получить панели, способные претерпеть синглетное деление – процесс, посредством которого один фотогенерированный синглетный экситонный фотон превращается в два триплетных экситона, увеличивая высвобождаемый ток в два раза.

Поскольку вручную, методом банального перебора искать материалы, способные удовлетворить запросы ученых, неэффективно и такой процесс больше похож на поиск иголки в стогу сена, то в настоящее время применяется программное средство, созданное учеными из Беркли – BerkeleyGW. Данный программный продукт считается одним из наиболее точных методов для сбора данных квантовой механики, и позволяет предсказывать свойства материалов в возбужденном состоянии, то есть как материал реагирует на попавший на него стимулятор, такой как фотон. Беда заключается в том, что обработка программного кода BerkeleyGW даже на самых современных суперкомпьютерах занимает слишком много времени и является одной из самых трудоемких задач.

Затраты на вычисления велики, но помочь уменьшить расходы может повышение производительности кода. Исследователи из Беркли объединили свои усилия с учеными других вузов страны, чтобы вместе оптимизировать программный код BerkeleyGW, сделав его более масштабируемым для достижения максимальной производительности на современных архитектурах. Это даст возможность исследователям анализировать сразу до нескольких тысяч атомов, что раньше было невозможно. Новое программное средство объединит в себе возможности аналитического моделирования, машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Использовать модернизированный и оптимизированный программный комплекс планируется на новом суперкомпьютере с производительностью уровня exascale, который обещают ввести в строй уже в 2021 году.