Яньлян Чжан, адъюнкт-профессор аэрокосмической промышленности и машиностроения в Университете Нотр-Дам, и его коллеги Александр Доулинг и Тенгфей Ло разработали новый сверхбыстрый способ создания высокопроизводительных, энергосберегающих термоэлектрических устройств с помощью машинного обучения.
Новый процесс использует интенсивный импульсный свет для спекания термоэлектрического материала менее чем за секунду (обычное спекание в термических печах может занять несколько часов). Команда ускорила этот метод превращения чернил из наночастиц в гибкие устройства, используя машинное обучение для определения оптимальных условий для сверхбыстрого, но сложного процесса спекания.
Это достижение было только что опубликовано в журнале Энергетика и наука об окружающей среде.
По словам Чжана, гибкие термоэлектрические устройства открывают большие возможности для прямого преобразования отработанного тепла в электричество, а также для твердотельного охлаждения. Они обладают дополнительными преимуществами в качестве источников питания и охлаждающих устройств - они не выделяют парниковых газов, долговечны и бесшумны, поскольку в них нет движущихся частей.
Несмотря на их потенциальное широкое влияние на энергетическую и экологическую устойчивость, термоэлектрические устройства не получили широкомасштабного применения из-за отсутствия метода быстрого и экономичного автоматизированного производства. Сверхбыстрое спекание флэш-памяти с помощью машинного обучения теперь позволит производить высокопроизводительные, экологически чистые устройства намного быстрее и с гораздо меньшими затратами.
"Результаты могут быть применены для питания всего, от носимых персональных устройств до датчиков и электроники, до промышленного Интернета вещей", - сказал Чжан.
"Успешная интеграция обработки фотонных вспышек и машинного обучения может быть обобщена для масштабируемого и недорогого производства широкого спектра энергетических и электронных материалов".
Чжан - главный исследователь лаборатории передового производства и энергетики в Нотр-Дам. Доулинг, доцент кафедры химической и биомолекулярной инженерии, и Ло, профессор энергетических исследований семьи Дорини - оба эксперты в области машинного обучения - внесли свой вклад в это исследование, а также докторант Мортаза Саиди-Джаваш (ныне доцент Калифорнийского государственного университета в Лонг-Бич), докторант Ке Ван и постдокторант Минсян Цзэн. (ныне доцент Техасского технического университета).
Комментарии