As células solares de perovskita aumentaram sua eficiência certificada para 26,1% em cerca de dez anos, muito próximas da eficiência certificada de 26,81% das células solares de silício cristalino, demonstrando um enorme potencial de industrialização. Atualmente, a eficiência dos dispositivos solares de perovskita continua a aumentar, entretanto, no processo de fabricação dos dispositivos, o desempenho das células solares de perovskita é influenciado por muitos fatores indissociáveis; os métodos tradicionais geralmente empregam tentativa e erro para otimizar o processo de fabricação, consumindo muito tempo. A otimização bayesiana é um algoritmo global de otimização que obteve grande sucesso na resolução de problemas de caixa preta em inteligência artificial. Neste artigo, utilizamos o algoritmo de otimização bayesiana para otimizar quatro parâmetros do processo relacionados à camada de perovskita: porcentagem de excesso de iodeto de chumbo (PbI₂), temperatura de annealing, tempo de annealing e tempo de extração a vácuo, reduzindo significativamente os custos e o tempo de pesquisa e desenvolvimento. Através de cinco rodadas de iteração experimental, acumulando 34 conjuntos de condições do processo, foram fabricadas células solares de perovskita invertidas com eficiência de 23,56%.

Células solares de perovskita; aprendizado de máquina; otimização de processo; alta eficiência