Mit aktivem maschinellem Lernen zu neuen Solarzellen
Maschine bestimmt selbst, welche Daten sie braucht
Wissenschaftler der Abteilung Theorie des Berliner Fritz-Haber-Instituts der Max-Planck-Gesellschaft und der Technischen Universität München nutzen maschinelles Lernen bei der Suche nach geeigneten molekularen Materialien. Um mit der endlosen Vielfalt möglicher Materialien zurechtzukommen, bestimmt die Maschine selbst, welche Daten sie braucht. Eine Medienmitteilung aus beiden Institutionen (Grafik: Algorithmus für selbständiges Lernen – Darstellung des bereits gelernten chemischen Raums – © Christian Kunkel, FHI). weiterlesen…
Günstiger als mit Sonne lässt sich heute Strom nicht erzeugen. An sonnigen Standorten entstehen derzeit Kraftwerke, die Solarstrom sogar für weniger als 2 ct/kWh liefern werden. Marktgängige Solarzellen auf der Basis von kristallinem Silizium machen dies mit Wirkungsgraden bis 23 Prozent möglich und halten daher einen Weltmarktanteil von etwa 95 %. Mit noch höheren Wirkungsgraden (jenseits der 26 %) könnten die Kosten weiter sinken. Dieses Ziel hat nun eine Arbeitsgruppe vom 
Festkörperchemiker der 
Ein europäisches Projekt unter führender 
Trotz einer Fülle von Katalysatorenkandidaten für die Wasserstoff- und Sauerstoffentwicklungs- sowie die CO2-Reduktionsreaktion hat bisher fast keiner von ihnen das Stadium der Anwendung erreicht – also das vielzitierte „Tal des Todes“ erfolgreich durchquert. „Von der Grundlagenforschung zur industriellen Anwendung von 
Wie lassen sich große Datenmengen möglichst schnell übertragen oder verarbeiten? Eine Antwort auf diese Frage könnte Graphen sein. Das ultradünne Material ist nur eine Atomlage dick, und die darin enthaltenen Elektronen haben aufgrund von Quanteneffekten sehr besondere Eigenschaften. Es könnte sich deshalb sehr gut eignen, um es für besonders leistungsfähige elektronische Bauelemente zu verwenden. Allerdings fehlte bislang das Wissen, wie sich bestimmte Eigenschaften von Graphen praktisch steuern lassen. Das ändert eine in 
„So sehr wir die Energiewende wollen: Atomenergie darf keine Zwischenlösung sein“, schrieb die Wirtschaftswissenschaftlerin 
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