Ingenieros de la Universidad de Notre Dame han creado un método asistido por el aprendizaje automático (Machine Learning) para construir dispositivos termoeléctricos de alto rendimiento.
Los ingenieros mecánicos y aeroespaciales de la Universidad de Notre Dame han desarrollado una nueva forma ultrarrápida, asistida por el aprendizaje automático, de crear dispositivos termoeléctricos de alto rendimiento y bajo consumo.
Yanliang Zhang, profesor asociado de ingeniería aeroespacial y mecánica de la Universidad de Notre Dame, y sus colaboradores Alexander Dowling y Tengfei Luo han desarrollado los dispositivos termoeléctricos de alto rendimiento y bajo consumo.
Los generadores termoeléctricos flexibles (TEG) han demostrado tener un enorme potencial como fuente de energía para la electrónica portátil y el Internet de las cosas. Uno de los principales problemas que impiden la aplicación a gran escala de los TEG es la falta de un método de procesamiento de alto rendimiento que permita sinterizar rápidamente los materiales termoeléctricos (TE) manteniendo sus elevadas propiedades termoeléctricas.
El novedoso proceso utiliza luz pulsada intensa para sinterizar el material termoeléctrico en menos de un segundo, la sinterización convencional en hornos térmicos puede llevar horas.
El equipo aceleró este método para convertir las tintas de nanopartículas en dispositivos flexibles utilizando el aprendizaje automático para determinar las condiciones óptimas para el ultrarrápido pero complejo proceso de sinterización.
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Los dispositivos termoeléctricos flexibles ofrecen grandes oportunidades para la conversión directa del calor residual en electricidad, así como para la refrigeración en estado sólido, dijo Zhang. Tienen otras ventajas como fuentes de energía y dispositivos de refrigeración: no emiten gases de efecto invernadero y son duraderos y silenciosos, ya que no tienen piezas móviles.
A pesar de su potencial impacto en la sostenibilidad energética y medioambiental, los dispositivos termoeléctricos no se han aplicado a gran escala debido a la falta de un método de fabricación automatizado rápido y rentable. La sinterización flash ultrarrápida asistida por máquinas permitirá ahora producir dispositivos ecológicos de alto rendimiento mucho más rápido y a un coste mucho menor.
Zhang afirmó: “Los resultados pueden aplicarse a la alimentación de todo tipo de dispositivos, desde los personales hasta los sensores y la electrónica, pasando por el Internet de las Cosas. La exitosa integración del procesamiento de flashes fotónicos y el aprendizaje automático puede generalizarse a la fabricación altamente escalable y de bajo coste de una amplia gama de materiales energéticos y electrónicos.”
El novedoso proceso
En el trabajo integraron la experimentación de alto rendimiento y la optimización bayesiana (BO) para acelerar el descubrimiento de las condiciones óptimas de sinterización de películas TE de plata-seleniuro utilizando una técnica de sinterización ultrarrápida con luz pulsada intensa (flash).
Debido a la naturaleza del problema de optimización de alta dimensión de los procesos de sinterización flash, se establece un modelo de aprendizaje automático de regresión de procesos gaussianos (GPR) para recomendar rápidamente las variables óptimas de sinterización flash basadas en la mejora esperada bayesiana.
Por primera vez, se demuestra una película TE flexible de factor de potencia ultra alto (un factor de potencia de 2205 μW m-1 K-2 con un zT de 1,1 a 300 K) con un tiempo de sinterización inferior a 1,0 segundos, que es varios órdenes de magnitud más corto que el de las técnicas convencionales de sinterización térmica.
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Las películas también muestran una excelente flexibilidad, con una retención del 92% del factor de potencia (PF) tras 103 ciclos de flexión con un radio de curvatura de 5 mm. Además, un generador termoeléctrico portátil basado en las películas sinterizadas por flash genera una densidad de potencia muy competitiva de 0,5 mW cm-2 a una diferencia de temperatura de 10 K.
Este trabajo no sólo muestra el enorme potencial de los TEG de seleniuro de plata flexibles y de alto rendimiento, sino que también demuestra una estrategia de sinterización por flash asistida por aprendizaje automático que podría utilizarse para el procesamiento ultrarrápido, de alto rendimiento y escalable de materiales funcionales para una amplia gama de aplicaciones energéticas y electrónicas.
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