페로브스카이트 태양전지는 약 10년 만에 효율을 인증된 26.1%로 향상시켰으며, 이는 결정질 실리콘 태양전지의 인증 효율 26.81%에 매우 근접하여 막대한 산업화 잠재력을 보여준다. 현재 페로브스카이트 태양전지의 효율은 계속 향상되고 있으나, 장치 제조 과정에서 페로브스카이트 태양전지의 성능은 많은 불가분의 요인에 의해 영향을 받으며, 전통적인 방법은 주로 시행착오 방식을 사용하여 제조 공정을 최적화하는 데 많은 시간을 소모한다. 베이지안 최적화는 인공지능의 블랙박스 문제 해결에 큰 성공을 거둔 전역 최적화 알고리즘이다. 본 문헌에서는 베이지안 최적화 알고리즘을 이용하여 페로브스카이트 층과 관련된 네 가지 공정 파라미터인 과잉 납 아이오다이드(PbI₂) 비율, 어닐링 온도, 어닐링 시간, 진공 추출 시간을 최적화하여 연구개발 비용을 크게 절감하고 연구개발 시간을 단축하였다. 5회의 실험 반복과 총 34개의 공정 조건을 통해 23.56%의 장치 효율을 가진 역형 페로브스카이트 태양전지를 제작하였다.

페로브스카이트 태양전지;기계 학습;공정 최적화;고효율