Ein Wiki für die Perowskit-Solarzellenforschung
Aus mehr als 15 000 Fachveröffentlichungen hat ein internationales Expertenteam Daten zu Metallhalogenid-Perowskit-Solarzellen gesammelt und eine Datenbank dafür entwickelt. Die Datenbank mit ihren Visualisierungsoptionen und Analysetools ist Open Source und soll den Überblick über rasch anwachsenden Wissensstand sowie die offenen Fragen in dieser spannenden Materialklasse ermöglichen. Die Studie wurde von der HZB-Wissenschaftlerin Dr. Eva Unger initiiert und von Ihrem Postdoc Jesper Jacobsson umgesetzt und koordiniert.
Halogenid-Perowskite haben riesiges Potential für Solarzellen und andere optoelektronische Anwendungen. Solarzellen auf Basis von metallorganischen Perowskiten erreichen Wirkungsgrade von über 25 Prozent, sie lassen sich preisgünstig und mit minimalem Energieaufwand herstellen, aber haben noch Entwicklungsbedarf in Bezug auf Stabilität und Zuverlässigkeit. In den letzten Jahren boomt die Forschung an dieser Materialklasse und produziert eine Flut an Ergebnissen, die auf traditionellem Weg kaum noch zu überblicken ist. Unter dem Stichwort „perovskite solar“ waren im Web of Science bereits über 19 000 Veröffentlichungen eingetragen (Frühjahr 2021).
Daten nach FAIR-Prinzipien
Nun haben 95 Expertinnen und Experten aus mehr als 30 internationalen Forschungseinrichtungen eine Datenbank konzipiert, um Erkenntnisse zu Perowskit-Halbleitern systematisch zu erfassen. Die Daten sind nach den FAIR-Prinzipien aufbereitet, sind also leicht auffindbar (Findable), zugänglich (Accessible), interoperabel (Interoperable) und wiederverwendbar (Re-usable). Durch Lesen der vorhandenen Literatur haben sie über 42 000 individuelle Datensätze zusammengeführt, in denen sich die Daten nach verschiedenen Kriterien wie Materialkompositionen oder Bauteiltyp filtern und darstellen lassen. An dieser Herkules-Aufgabe waren Forschende aus mehreren Teams am HZB beteiligt.
Neue Einblicke durch KI-gestützte Analysen
„Daten waren schon immer die Grundlage der empirischen Wissenschaft, aber wenn Daten in ausreichend großen Mengen und auf zusammenhängende Weise gesammelt werden, dann lassen sie sich mit modernen Algorithmen und künstlicher Intelligenz durchsuchen und können völlig neue Einsichten ermöglichen“, sagt Jesper Jacobsson, Koordinator dieses Projekts.
Einfach: Hochladen neuer Resultate
Die Datenbank stellt Analysewerkzeuge und grafische Datenvisualisierungen bereit, die eine einfache und interaktive Erkundung ermöglichen und bietet auch die Option, unkompliziert neue Daten aus neuen geprüften Fachpublikationen hochzuladen. „Es ist ein Wiki für die Perowskit-Solarzellenforschung“, sagt Eva Unger und setzt auf die Mitwirkung der Forschungsgemeinschaft: „Diese Art von Forschungsdatenplattformen bietet uns zukünftig die Möglichkeit, unsere Forschungsdaten nach FAIR-Prinzipien zusätzlich zu etablierten Publikationsformaten öffentlich zu machen.“
Nicht nur die Wissenschaft, auch die Industrie wird davon profitieren: Die Datenbank bietet einen Überblick über den aktuellen Wissensstand und deckt dabei auch Wissenslücken auf, aus denen sich neue produktive Forschungsfragen ergeben.
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Je dünner eine Eisenschicht, desto leichter lässt sie sich durch einen Laserpuls entmagnetisieren. Forschende der Universität Duisburg-Essen haben gemeinsam mit dem Helmholtz-Zentrum Berlin und weiteren Partner:innen herausgefunden, warum das so ist: Entscheidend ist die magnetische Ordnung an den Grenzflächen des Materials. Die Erkenntnisse könnten langfristig dazu beitragen, neue Technologien für die magnetische Datenspeicherung zu entwickeln. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Advanced Science veröffentlicht.
- Blinder Fleck für die Anordnung der AtomeKünstliche Intelligenz wird zunehmend eingesetzt, um Eigenschaften neuer Materialien vorherzusagen. Ein Forschungsteam aus Jena und den USA zeigt nun in einer im Fachjournal „Nature Computational Science“ Studie: Kommen dabei Sprachmodelle zum Einsatz, erfassen diese zwar zuverlässig, welche Atomsorten ein Material enthält. Informationen über deren räumliche Anordnung nutzen sie jedoch nur unzureichend. Selbst größere Modelle und mehr Trainingsdaten beheben diese Schwäche nicht. Für stark strukturabhängige Materialeigenschaften sind deshalb auf räumliche Strukturen spezialisierte KI-Modelle die verlässlichere Wahl. (DOI: 10.1038/s43588-026-01045-2)
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