ChatGPT puede indicar a los científicos cómo construir mejores células solares de perovskita, según una investigación

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Investigadores dirigidos por la Universidad china de Nankai han explorado la capacidad de ChatGPT para generar hipótesis para la ciencia de materiales e identificar moléculas no probadas capaces de reducir la recombinación superficial y, por tanto, potenciar la eficiencia de las células solares de perovskita.

“Todavía no estamos ni cerca del sistema Jarvis de las películas de Iron Man, pero nos estamos acercando, y lo que mostramos en este artículo es que estamos lo suficientemente cerca como para que el sistema sea realmente útil para generar hipótesis”, declaró a pv magazine el autor correspondiente, T. Jesper Jacobsson. “Hay que reconocer que requirió un poco de suerte, cierto conocimiento del dominio y que planteáramos el tipo de pregunta adecuado, pero, a pesar de todo, funcionó”.

Para encontrar moléculas para la pasivación superficial en células solares híbridas de perovskita con una arquitectura p-i-n, el grupo utilizó ChatGPT 3.5, con un corte de datos en septiembre de 2021. Comparando su interacción con el modelo de chat con una lluvia de ideas, el grupo afirmó que se trataba de un diálogo continuo y un intercambio de preguntas y respuestas. Entre las peticiones que introdujeron en el modelo de lenguaje amplio (LLM), por ejemplo, había información sobre compuestos disponibles en el mercado, o al menos fácilmente sintetizables, de precio razonable y no excesivamente tóxicos.

Sin embargo, ChatGPT no lo hacía todo. Los científicos verificaron manualmente la plausibilidad general de los materiales sugeridos, comprobando después en bases de datos académicas si ya habían sido explorados. Mediante este proceso, identificaron la polialilamina (PAA).


Parte de la lluvia de ideas con ChatGPT.
Imagen: Universidad de Nankai, Cell Reports Physical Science, CC BY 4.0

“La PAA es un polímero biodegradable soluble en agua con aplicaciones en áreas como la medicina, la síntesis de nanopartículas y la quelación de iones de metales pesados”, explicó el grupo de investigación. “ChatGPT nos proporcionó sugerencias de otras moléculas también, pero basándonos en el precio, la disponibilidad, la toxicidad, la similitud estructural con otras pasivaciones superficiales y la falta de informes previos que utilizaran PAA para este propósito, decidimos que PAA sería una molécula interesante para explorar experimentalmente”.

Tras un experimento en el mundo real, los científicos fabricaron 125 dispositivos. La estructura del dispositivo seguía una arquitectura p-i-n estándar compuesta por un sustrato de vidrio sodocálcico/óxido de indio y estaño (SLG/ITO), una capa de transporte de huecos de MeO-2PACz, una capa de transporte de electrones de PCBM-60/BCP y un contacto metálico de plata. El absorbente se basaba en una perovskita de triple catión Cs0,05FA0,91MA0,04PbBr0,15I2,85 con una brecha de banda de 1,54 eV.

Antes de depositar la capa de PCBM, se aplicó una fina capa de PAA sobre la película de perovskita mediante recubrimiento por rotación. En algunos de los experimentos, la solución de PAA fue del 0,015% en alcohol isopropílico (IPA), mientras que en otros fue del 0,025% o del 0,05%. También se fabricaron muestras de control sin tratamiento con PAA.

“El rendimiento medio del dispositivo aumentó en torno a un 2% de unidades, con un rendimiento máximo del 22,75%”, afirman los investigadores. “Este resultado ofrece una demostración convincente del valor inherente a la colaboración entre humanos e IA”.

Los resultados se presentaron en “The use of ChatGPT to generate experimentally testable hypotheses for improving the surface passivation of perovskite solar cells” (El uso de ChatGPT para generar hipótesis comprobables experimentalmente para mejorar la pasivación superficial de células solares de perovskita), publicado en Cell Reports Physical Science. El equipo estaba formado por científicos de la Universidad Nankai de China y la Universidad Linköping de Suecia.

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