El MIT y Google Brain desarrollan un simulador que acelera el desarrollo de la tecnología detrás de la energía solar

El desarrollo de la energía solar es uno de los grandes retos de las renovables. Inmersos en una maratón para descarbonizar la economía, muchos países del mundo tienen la vista puesta en la optimización de la tecnología de las de las fuentes de energía verde.

La fotovoltaica no siempre ha sido capaz de generar energía a través de sus células solares de la manera más eficiente, su dificultad para reciclarlos y su dependencia de las condiciones del tiempo. Pero sigue siendo una de las apuestas fuertes para ser parte del mix energético del futuro. 

Ahora, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) y Google Brain, un equipo de investigación de inteligencia artificial, han desarrollado un sistema que permite evaluar un diseño propuesto y además sugiere información sobre los cambios necesarios para lograr las mejoras deseadas en la eficiencia.

Desde el MIT aseguran en Computer Physics Communications que esto podría aumentar considerablemente la tasa de descubrimiento de nuevas y mejoradas configuraciones.

Los simuladores de células solares tradicionales, explica Giuseppe Romano científico investigador del MIT, usan los detalles de la configuración y predicen un porcentaje de eficiencia energética generada.

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Este nuevo simulador de células solares diferenciables te dice también qué sucede son la eficiencia si tuviera una capa un poco más gruesa o si se camba la propiedad del material, dice Romano.

Esta herramienta supondría eliminar horas de pruebas de ensayo y error en el desarrollo de la tecnología de las placas solares.

Un software abierto a expertos de la industria y en constante optimización

Los desarrolladores de este simulador de código abierto aseguran que ya está disponible para ayudar en la investigación en este campo.

Aseguran que los expertos de la industria que lo utilicen combinarán los cálculos del dispositivo con un algoritmo de optimización o de aprendizaje automático para ampliar la variedad de posibles cambios y localizar rápidamente mejores alternativas.

El miembro del Instituto de Nanotecnologías del MIT ha desvelado que el equipo está "emocionado" por el hecho de que al ser un software de fuente abierta la comunidad que lo utilice puede contribuir a él.

Mientras que el equipo del MIT y Google Brain se reduce a un puñado de personas, dice Romano, ahora cualquier persona que trabaje en el campo puede realizar sus propias mejoras en el código e introducir nuevas capacidades.

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De momento el simulador se basa en una versión unidimensional de la celda solar que puede cubrir la mayoría de las células solares que están actualmente en producción.

El siguiente paso, dice Sean Mann del MIT, sería expandir las capacidades para incluir nuevas dimensiones que permitan cubrir variaciones tecnológicas como las de las células tándem que utilizan diferentes materiales.

“La física diferenciable proporcionará nuevas capacidades para las simulaciones de sistemas diseñados”, dice Venkat Viswanathan, profesor asociado de ingeniería mecánica en la Universidad Carnegie Mellon (Estados Unidos).

Viswanathan asegura que el simulador de células solares diferenciables es un ejemplo "increíble" de física diferenciable. Para el profesor se trata de un "emocionante paso adelante" gracias a las nuevas capacidades para optimizar el rendimiento de los dispositivos de células solares.