Künstliche Intelligenz kann Defekte an Solarzellen erkennen

Reference News Network berichtete am 23. September. Laut einer Meldung der Nachrichtenagentur TASS vom 19. September haben russische Wissenschaftler ein maschinelles Lernsystem entwickelt, das Defekte in Struktureinheiten von Solarzellen identifizieren kann.

Diese Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) ist auch in der Lage, Fehler im Produktionsprozess zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten zu Mängeln führen. Laut einem Bericht der Pressestelle des Instituts für Künstliche Intelligenz vom 19. wurde das Softwarepaket in der tatsächlichen Produktion getestet. „Das Ergebnis der gemeinsamen Bemühungen des Teams war der erfolgreiche industrielle Test des Systems während der tatsächlichen Produktion im Werk Novchebok-Sarskhevel. Wenn während der Sortierphase zwei oder mehr Bilder erkannt werden“, heißt es in dem Bericht, wenn ähnliche Mängel vorliegen Bei ähnlicher Positionierung benachrichtigt das System in Echtzeit den Knoten in der Fabrikproduktionslinie, der am wahrscheinlichsten mit dem entdeckten Fehler in Zusammenhang steht.“

Das von Semyon Budyonny geleitete Forschungsteam arbeitete mit Experten der Sol IT Technology Company und der Herwell Company zusammen, um diesen Algorithmus zu entwickeln

Der Bericht wies darauf hin, dass Hersteller von Solarmodulen bei der Herstellung neuer Solarzellen häufig Produktfehler aufweisen. Diese Mängel können in verschiedenen Phasen der Technologiekette auftreten und zu einer erheblichen Verringerung der Effizienz von Solarmodulen führen. Um diese Defekte zu identifizieren, können Fabriken Bilder mit speziellen Kameras aufnehmen, die das Licht verfolgen, das Solarzellen aussenden, wenn sie einem elektrischen Feld oder Strom ausgesetzt werden

Die Forscher erstellten eine Datenbank mit 68.000 Bildern und trainierten damit das von ihnen entwickelte Netzwerk. Die ersten Tests zeigen, dass der Algorithmus in der Lage ist, Fehler und ihre möglichen Ursachen mit einer Genauigkeit von etwa 90 % bis 95 % zu identifizieren.

Bujoni sagte, dass derzeit eine zusätzliche groß angelegte Datenkennzeichnung im Gange sei, um die Genauigkeit der Fehlerortung zu verbessern. Sollte die zweite Testphase erfolgreich verlaufen, ist geplant, die Software in den industriellen Probebetrieb zu überführen

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