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植物萃取染料 助半导体元件「光合作用」产氢增效率

植物萃取染料 助半导体元件「光合作用」产氢增效率

成功大学研究团队从天然植物中萃取出染料,作为光电半导体元件的光敏化剂,借此提升半导体元件的光电转换效率,并利用AI达成关键技术的突破,在太阳能产氢效率上,从原本的2.59%提升至9.42%。

成功大学材料系教授苏彦勳研究团队,长期投入科技艺术农业跨领域研究,他指出,自然界的光合作用为目前已知最有效的太阳光能转换体系,除了探究其原理外,更将天然植物运用提升至半导体效能与光电元件的开发。

从天然植物中萃取出染料,可作为光电半导体元件的光敏化剂,有效提升半导体元件的光电转换效率,此研究即仿效叶绿素在大自然中行光合作用的原理,将天然植物应用于太阳能能量转换相关技术,并利用人工智能(AI)与植物工厂合作,进行天然植物品系种类、色素种类、生长条件的选择,仿效自然界演化现象,提升天然植物于光电性质的应用。

不过,从众多的染料以及光敏化剂中挑选出适当的配方以及比例,需要耗费数个月甚至是数年的时间,苏彦勳团队与中正大学机械系助理教授赖臆升合作,利用AI选择天然植物叶子,并调控天然植物叶子的色泽分布,制作出天然色素染料,应用于纯净且零碳排放的太阳能产氢元件的感光层。

团队所开发的人工智能运算系统,运用了基因演算法以及类神经网络系统达成关键技术突破,此系统可针对天然植物染料的吸收峰值、强度,甚至是植物的种类以及所搭配的半导体材料电化学特性做为演算依据,经过数百万次的大数据演算以及测试后,最终该系统可给出综合关键参数的最佳解,同时也在太阳能产氢效率上,由原本的2.59%提升至9.42%。

赖臆升指出,透过AI的开发以及运用,不只能快速推动高附加价值的「第六产业」,也将促使农业科技进步,更有机会帮助人类解决能源、粮食短缺危机以及环境污染等相关议题。

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