인공지능은 태양전지 결함을 식별할 수 있다

9월 23일 보도된 참고뉴스 네트워크9월 19일 보도된 TASS 통신에 따르면, 러시아 과학자들이 태양전지 구조 단위의 결함을 식별할 수 있는 기계 학습 시스템을 개발했습니다.

이 인공지능(AI) 기술은 결함으로 이어질 가능성이 가장 높은 생산 과정의 오류도 식별할 수 있습니다. 19일 인공지능연구소 보도실의 보도에 따르면 해당 소프트웨어 패키지가 실제 프로덕션에서 테스트를 거쳤다. 보고서는 "팀의 공동 노력의 결과 노체복-사르셰벨 공장에서 실제 생산하는 동안 시스템에 대한 산업 테스트를 성공적으로 마쳤다. 분류 단계에서 두 개 이상의 이미지가 감지될 때"라고 보고서는 밝혔다. 비슷한 위치에 있으면 시스템은 발견된 결함과 관련이 있을 가능성이 가장 높은 공장 생산 라인 장비의 노드에 실시간으로 통보합니다.”

세뮨부디오니가 이끄는 연구팀은 솔아이티테크놀러지컴퍼니, 허웰컴퍼니의 전문가들과 협력하여 이 알고리즘을 개발했습니다

보고서에서는 태양광 패널 제조업체가 새로운 태양전지를 제조할 때 제품 결함이 발생하는 경우가 많다고 지적했습니다. 이러한 결함은 기술 체인의 여러 단계에서 나타날 수 있으며, 이로 인해 태양광 패널의 효율성이 크게 저하됩니다. 이러한 결함을 식별하기 위해 공장에서는 전기장이나 전류에 노출되었을 때 태양 전지에서 방출되는 빛을 추적하는 특수 카메라를 사용하여 이미지를 촬영할 수 있습니다

연구원들은 68,000개의 이미지로 구성된 데이터베이스를 준비하고 이를 사용하여 개발한 네트워크를 훈련했습니다. 첫 번째 테스트에서는 알고리즘이 약 90%~95%의 정확도로 결함과 가능한 원인을 식별할 수 있음을 보여줍니다.

부조니는 현재 결함 위치의 정확도를 높이기 위해 추가적인 대규모 데이터 라벨링이 진행 중이라고 밝혔습니다. 2단계 테스트가 성공하면 해당 소프트웨어를 산업용으로 시범 운영할 계획입니다

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