在为太阳能电池开发更好的材料和配置的持续竞赛中，可以调整许多变量以尝试提高性能，包括材料类型、厚度和几何排列。开发新的太阳能电池通常是一个乏味的过程，每次对其中一个参数进行微小的更改。虽然计算模拟器使评估此类更改成为可能，而无需实际构建用于测试的每个新变体，但该过程仍然很慢。
现在，麻省理工学院和 Google Brain 的研究人员开发了一个系统，不仅可以一次评估一个提议的设计，还可以提供有关哪些更改将提供所需改进的信息。这可以大大提高发现新的、改进的配置的速度。
这种称为可微分太阳能电池模拟器的新系统在发表在《计算机物理通信》杂志上的论文中有所描述，该论文由麻省理工学院大三学生 Sean Mann、麻省理工学院士兵纳米技术研究所的研究科学家 Giuseppe Romano 以及麻省理工学院和谷歌的其他四人撰写脑。
Romano 解释说，传统的太阳能电池模拟器采用太阳能电池配置的细节，并产生预测的效率作为其输出——也就是说，入射太阳光的能量实际上有多少转化为电流。但是这个新的模拟器既可以预测效率，又可以显示任何一个输入参数对输出的影响程度。“它直接告诉你，如果我们把这层加厚一点，效率会发生什么变化，或者如果我们改变材料的属性，效率会发生什么变化，”他说。
简而言之，他说，“我们没有发现新设备，但我们开发了一种工具，可以让其他人更快地发现其他更高性能的设备。”使用该系统，“我们减少了运行模拟器所需的次数，以便更快地访问更广泛的优化结构空间。”此外，他说，“我们的工具可以识别一组独特的材料参数，这些参数迄今为止一直被隐藏，因为运行这些模拟非常复杂。”
Mann 说，虽然传统方法本质上是随机搜索可能的变化，但使用他的工具，“我们可以遵循变化的轨迹，因为模拟器会告诉你想要改变设备的方向。这使得过程更快，因为您无需探索整个机会空间，而只需遵循一条路径即可直接提高绩效。
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