Un equipo internacional de investigadores ha creado una plataforma de alto rendimiento para descubrir células solares orgánicas de alto rendimiento que puedan fabricarse a gran escala. Utilizaron la tecnología digital twin y la impresión rollo a rollo (R2R) en un sistema de bucle cerrado.
La nueva plataforma, bautizada como MicroFactory, se utilizó para fabricar, caracterizar y analizar 11.800 dispositivos fotovoltaicos orgánicos sin aceptor de fullereno (NFA) en un periodo de 24 horas. Tras analizar los dispositivos iniciales, el equipo utilizó un amplio conjunto de datos de parámetros de fabricación y caracterización para entrenar y optimizar modelos de aprendizaje automático.
En una iteración posterior se desarrollaron 1.200 dispositivos con PCE mejorados basados en el «aprendizaje automático para la generación inversa de parámetros», según Leonard Ng Wei Tat, coautor de la investigación, quien destacó que se registraron eficiencias de campeón de hasta el 9,35%, lo que supone una «mejora del 1% en un solo ciclo».
Fue necesario modificar equipos disponibles en el mercado para fabricar los sistemas de procesamiento y caracterización necesarios para el estudio. «Los equipos R2R están disponibles en el mercado, pero la mayoría de ellos están pensados para la impresión gráfica y, en su mayoría, no son adecuados para imprimir células solares», explicó Ng a pv magazine.
Lo que estábamos haciendo era aplicar una tecnología madura y centenaria a la fabricación de células fotovoltaicas de alto rendimiento». El concepto de impresión de células solares es sencillo: depositar capa tras capa de material funcional hasta construir una heteroestructura que pueda actuar como los distintos componentes necesarios para una célula solar», explica Ng.
El equipo consta de subsistemas de recubrimiento y recocido de moldes ranurados con sensores integrados. «Fabricamos las células fotovoltaicas depositando capas funcionales sobre una tira de tereftalato de polietileno (PET) con un electrodo conductor transparente (TCE) estampado», explica el equipo de investigación. Las capas funcionales consistían en una capa de polímero conductor, PEDOT:PSS, una capa de rejilla de plata y nanopartículas de óxido de zinc.
Múltiples sensores recogieron los datos de 36 parámetros del proceso, que se almacenan en una base de datos en un servidor de datos remoto para ser utilizados en los modelos gemelos digitales. «Estos modelos sugirieron alteraciones específicas de parámetros de fabricación vitales, especialmente la relación donante-aceptor (D:A), y también permitieron incorporar nuevos conocimientos científicos divulgados que incluían la introducción de nuevas capas de interfaz», declaró el equipo de investigación.
La capacidad de recopilar una gran cantidad de datos permitió analizar e identificar tendencias y factores de rendimiento. Como ejemplo, Ng señaló el descubrimiento de que el control de la humedad era mucho más importante que el de la temperatura para garantizar la buena calidad de los dispositivos. «Esto tiene mucho que ver con la tendencia observada de que nuestras células solares fabricadas rinden más en las condiciones de baja humedad del invierno que en las del verano, a pesar de producirlas en el mismo entorno con aire acondicionado durante ambas estaciones», afirma Ng.
Los científicos subrayaron que el enfoque iterativo, basado en el aprendizaje automático, representa una optimización estratégica como alternativa al diseño tradicional de experimentos. «Por ejemplo, los fabricantes de módulos solares a gran escala pueden crear rápidamente gemelos digitales sencillos de sus procesos con el fin de crear grandes conjuntos de datos para identificar los factores que realmente mueven la aguja para mejorar la productividad y el rendimiento», dijo Ng.
El equipo de investigación necesitó un conjunto de conocimientos interdisciplinarios que incluían la ciencia de los materiales, el desarrollo de hardware y software y el aprendizaje automático. «La mayoría de los investigadores están familiarizados con un solo campo y se requiere mucha coordinación y esfuerzo para contextualizar las cosas entre sí», explica Ng.
Los detalles del estudio se exponen en «A printing-inspired digital twin for the self-driving, high-throughput, closed-loop optimization of roll-to-roll printed photovoltaics» (Un gemelo digital inspirado en la impresión para la optimización autónoma, de alto rendimiento y de circuito cerrado de energía fotovoltaica impresa rollo a rollo), publicado en Cell Reports Physical Science. Los miembros del equipo de investigación proceden de la Organización de Investigación Científica e Industrial de la Commonwealth (CSIRO) de Australia, la Universidad Nacional Pukyong de Corea del Sur y la Universidad Tecnológica Nanyang de Singapur.
De cara al futuro, los investigadores están investigando nuevos materiales y arquitecturas de dispositivos para células solares flexibles de mayor eficiencia, además de seguir aplicando tecnologías de inteligencia artificial (IA), gemelos digitales y capacidades de generación inversa de parámetros en otros procesos, como el procesamiento por lotes y la fabricación solar tradicional. «Con el tiempo, esperamos desarrollar un sistema unificado capaz de conectar múltiples máquinas, fábricas y laboratorios de todo el mundo, lo que permitirá aplicar una IA más avanzada», afirmó Ng.
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