AI·로봇이 태양전지 제조…효율 24.4% 달성

인공지능(AI)과 로봇을 활용해 태양전지 제조 공정을 최적화하고 에너지 변환 효율을 24.4%까지 끌어올린 자동화 시스템이 개발됐다.

일본 오사카대학교 연구팀은 최근 페로브스카이트 박막 제작을 위한 새로운 자동화 플랫폼을 개발했다고 밝혔다. 해당 연구 결과는 국제 학술지 'ACS 나노'에 게재됐다.

페로브스카이트 태양전지는 빛을 흡수하는 얇은 막을 이용해 전기를 생산한다. 이 막은 액체 용액이 건조되고 결정화되면서 만들어지는데, 온도나 습도 등 미세한 조건 변화가 성능에 영향을 미쳤다.

연구팀이 개발한 플랫폼은 박막 증착 과정과 광학 이미징, 환경 측정을 통합한 시스템이다. 이 시스템은 액체 코팅이 결정질 박막으로 변하는 과정을 실시간으로 관찰하며 박막 색상의 변화와 용매 방울의 움직임을 추적한다.

논문의 제1 저자인 료스케 카도 연구원은 "시행착오를 넘어 박막이 형성되는 동안 실제로 어떤 일이 일어나는지 측정하고자 했다"며 "우리 시스템은 실시간 변화를 페로브스카이트 박막의 품질과 연결하고 가장 중요한 요소를 식별할 수 있게 해준다"고 설명했다.

이 시스템은 1초 미만의 시간 단위로 필름 색상 변화를 포착하고, 수 밀리초(ms) 내에 용매 방울의 움직임과 영향을 분석할 수 있다. 이를 통해 연구팀은 용매 방울의 타이밍과 움직임이 박막 형성에 미치는 영향을 조사했다.

교신 저자인 아키노리 사에키 교수는 "자동화의 장점은 손으로 하는 것보다 훨씬 더 풍부한 정보를 수집할 수 있다는 것"이라며 "머신러닝은 수많은 변수를 이해하고 파악하기 어려운 관계를 식별하는 데 도움을 준다"고 말했다.

연구팀은 분석을 통해 도출한 최적의 용매 방울 조건을 적용해 납 기반 페로브스카이트 태양전지 소자를 제작했다. 최적화된 조건에서 제작된 소자는 24.4%의 전력 변환 효율을 기록했다.

연구팀은 자동화된 실험과 실시간 측정, 데이터 분석의 결합이 태양광 연구를 촉진하고 더 실용적인 태양전지를 가능하게 할 것으로 기대했다.