Des ingénieurs américains mettent au point un algorithme ChatGTP pour la conception de cellules solaires

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D’après pv magazine international.

Des ingénieurs de l’Université du Michigan, aux États-Unis, ont mis au point un nouvel algorithme capable de concevoir des structures de films optiques multicouches pour différentes applications, y compris des cellules solaires.

OptoGPT (Opto Generative Pretrained Transformer) utilise l’architecture sous-jacente à ChatGTP pour fonctionner en conception inverse, c’est-à-dire à partir des caractéristiques optiques souhaitées pour remonter jusqu’aux structures matérielles qui peuvent les fournir.

L’algorithme serait capable de concevoir des structures de films multicouches, constituées d’un empilement de couches fines de différents matériaux, en 0,1 seconde. Lorsqu’elles sont bien conçues, les structures multicouches permettent par exemple de maximiser l’absorption de la lumière dans une cellule solaire, mais aussi d’optimiser la conception d’autres instruments d’optique tels que les télescopes. Selon ses créateurs, OptoGPT concevrait en outre des modèles contenant en moyenne six couches de moins que les modèles précédents, ce qui les rendrait plus faciles à fabriquer.

« La conception de ces structures nécessite généralement une formation et une expérience approfondies, car identifier la meilleure combinaison de matériaux et l’épaisseur de chaque couche n’est pas une tâche facile », explique L. Jay Guo, professeur de génie électrique et informatique à l’Université du Michigan. Le modèle traite les matériaux d’une certaine épaisseur comme des mots, et code leurs propriétés optiques associées comme des entrées. En recherchant des corrélations entre ces « mots », le modèle prédit le mot suivant pour créer une « phrase » qui atteint la caractéristique souhaitée. « D’une certaine manière, nous avons créé des phrases artificielles qui s’adaptent à la structure du modèle existant », précise L. Jay Guo.

L. Jay Guo est le principal auteur de OptoGPT: A foundation model for inverse design in optical multilayer thin film structures, un article universitaire récemment paru dans Opto-Electronic Advances.

D’après ce dernier, OptoGPT peut « gérer efficacement des problèmes de conception inverse non triviaux pour des structures multicouches […]. Associé à un grand nombre de techniques proposées, notre modèle est en mesure d’unifier la conception inverse pour différents types d’entrées cibles sous différents angles d’incidence/de polarisations, de s’adapter à différents types de structures et de faciliter le processus de fabrication en apportant diversité et flexibilité ».

Bien qu’ils se fondent sur une base de données à grande échelle comportant 10 millions d’échantillons destinés à l’apprentissage, les chercheurs reconnaissent toutefois que cette base de données « ne couvre qu’une petite partie du domaine large et complexe de la conception liée aux structures de films optiques multicouches ».

Selon eux, en raison des limites de la base de données d’apprentissage, il se peut qu’OptoGPT ne recense pas certaines conceptions qui sortent du cadre de conception échantillonné.

« Une étroite collaboration entre plusieurs groupes de recherche est nécessaire pour élaborer un meilleur modèle proposant une conception inverse photonique améliorée et plus générale, qui prend en charge des structures plus compliquées », concluent les chercheurs.

Traduit par Christelle Taureau.

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