AI + PEROVSKITE

Come gli algoritmi stanno riscrivendo il fotovoltaico

Il nuovo alleato del sole

Immagina un assistente invisibile che prova milioni di combinazioni chimiche in poche ore, senza sprecare materiali né tempo di laboratorio. È l’intelligenza artificiale (AI), che negli ultimi due anni sta accelerando la corsa al fotovoltaico di nuova generazione: celle a perovskite e moduli tandem perovskite-silicio.

Le perovskiti sono una famiglia di materiali cristallini che assorbono la luce solare in modo molto efficiente e che si possono produrre come film sottili e leggeri. Quando vengono combinate con il silicio in una configurazione “tandem”, cioè a due strati sovrapposti, permettono di catturare una gamma più ampia di lunghezze d’onda della luce solare e superare così i limiti fisici del solo silicio.

Perché serve l’AI

Il fotovoltaico in silicio è vicino al suo limite teorico di efficienza (circa 29%). I moduli commerciali arrivano oggi al 22-23%.
Le celle tandem possono invece puntare oltre il 30%, ma la debolezza rimane la stabilità delle perovskiti, che tendono a degradarsi con calore, umidità e radiazione ultravioletta.
Qui l’AI diventa preziosa: analizza enormi quantità di dati sperimentali, individua pattern invisibili agli occhi umani e indica le combinazioni di materiali e processi più promettenti.

Scoperta di nuovi materiali: un salto quantico

Nel 2023 il progetto GNoME di DeepMind ha previsto la stabilità di 2,2 milioni di nuovi cristalli, di cui circa 380.000 effettivamente stabili. Per confronto, fino ad allora erano catalogati circa 30.000 composti. Un cristallo in questo contesto è un materiale solido con struttura atomica ordinata: la disposizione degli atomi determina se sarà un buon semiconduttore per celle solari.
Questo significa che l’AI ha moltiplicato all’improvviso le possibilità per sviluppare celle e interfacce fotovoltaiche di nuova generazione.

Stabilità e prestazioni: il tallone d’Achille

Le perovskiti sono eccezionalmente efficienti, ma fragili. I ricercatori oggi utilizzano modelli predittivi di machine learning che hanno raggiunto oltre il 90% di accuratezza nel prevedere come si comporteranno i materiali. Questi modelli non solo anticipano i valori elettrici della cosiddetta curva IV (il grafico che mostra la relazione tra tensione e corrente in una cella solare), ma stimano anche come i materiali si degraderanno nel tempo. Così è possibile concentrare gli sforzi di laboratorio solo sulle soluzioni più stabili, riducendo anni di test a pochi mesi.

Record di efficienza: Oxford PV e Qcells

Il grafico dei record del NREL mostra chiaramente la crescita delle celle tandem.

• L’azienda britannica Oxford PV ha annunciato moduli tandem con efficienza superiore al 24%, già avviati alla produzione industriale.

• La coreana Qcells ha raggiunto un record mondiale con il 28,6% su una cella di formato commerciale (M10), certificata dal Fraunhofer ISE.

Qui è importante distinguere: un conto sono i record in laboratorio su celle di pochi centimetri quadrati, un altro sono i moduli interi che finiscono sui tetti. Vedere efficienze così alte su moduli reali significa che la tecnologia è vicina al mercato.

Fabbriche intelligenti: l’era del “zero difetti”

Fare record in laboratorio non basta: occorre produrre milioni di moduli affidabili. In Europa il progetto Platform-ZERO sta portando AI e sensori avanzati nelle linee pilota di produzione. L’obiettivo è ridurre drasticamente gli scarti e garantire “zero difetti”.

Uno strumento chiave è il digital twin, cioè la replica virtuale di una linea produttiva che consente di simulare ogni fase e correggere i parametri in tempo reale. In questo modo i film sottili di perovskite vengono depositati in maniera uniforme, migliorando la resa e abbassando i costi.

Manutenzione predittiva: AI anche sul tetto

Una volta installati, i pannelli devono produrre per decenni. L’AI viene impiegata anche qui, con sistemi di manutenzione predittiva che monitorano inverter e stringhe fotovoltaiche. Riconoscendo in anticipo anomalie e cali di prestazione, è possibile intervenire prima che si verifichino guasti seri. In pratica, un “tecnico digitale” vigila sugli impianti 24 ore su 24.

Dove ci porta tutto questo?

Nei prossimi anni potremmo vedere pannelli “su misura”, ottimizzati dall’AI per i diversi climi: moduli progettati per resistere al caldo del Nord Africa o per funzionare meglio nei cieli nuvolosi dell’Europa del Nord. Strumenti di design generativo come SCIGEN del MIT già producono progetti vincolati alle leggi della chimica e della fisica, in grado di accelerare la prototipazione.
L’AI, insomma, non sta solo aiutando a fare record: sta portando il fotovoltaico verso una nuova fase industriale fatta di moduli più efficienti, più duraturi e prodotti con maggiore precisione.

Fonti e approfondimenti

• DeepMind – Discovering 2 million new materials with deep learning:

• NREL – Best Research-Cell Efficiency Chart:

• Oxford PV – Annuncio moduli tandem:

• Qcells – Record mondiale tandem 28,6%:

• Fraunhofer ISE – Ricerca su tandem:

• CORDIS EU – Platform-ZERO project:

• ScienceDirect – Machine learning for perovskite solar cells:

• MDPI – Predictive maintenance of PV plants using AI

• MIT News – AI tools discover new materials: