Perovskites or not perovskites : le rôle de l’IA pour identifier de nouveaux composés
Les pérovskites hybrides forment une classe de semi-conducteurs très prometteuse pour la conception de cellules solaires à moindre coût avec des rendements de conversion de la lumière rejoignant aujourd’hui ceux du silicium. Des scientifiques du CNRS ont développé un outil de Machine Learning très poussé qui permet de déterminer instantanément si un nouveau composé sera de type pérovskite ou non. Ces résultats sont parus dans la revue Advanced Materials.
Les pérovskites hybrides halogénées représentent une classe de matériaux semi-conducteurs particulièrement étudiés ces dernières années pour leurs propriétés photoélectriques remarquables et leurs applications dans les systèmes photovoltaïques. Pour être qualifiés de pérovskites, ces matériaux hybrides organiques/inorganiques à base de plomb doivent posséder un réseau inorganique spécifique : des octaèdres de plomb halogénés connectés uniquement par leurs sommets. C'est cette structure particulière qui permet d'obtenir de bonnes propriétés de conduction utiles pour les cellules solaires. S'il est aisé de préparer de nombreuses compositions en changeant d'halogène et/ou de molécule organique, il est impossible de déterminer, en amont d’une synthèse, quelle sera la structure du matériau obtenu. Seule la détermination structurale par diffraction des rayons X sur monocristal ou poudre avec une haute résolution permet de savoir si un nouveau matériau hybride est de type pérovskite. Ce procédé chronophage demande une expertise spécifique et constitue donc un des principaux facteurs limitants des procédés de synthèse à haut débit de pérovskites.
Dans ce contexte, des scientifiques de l’Institut des matériaux de Nantes Jean Rouxel (IMN, CNRS/Nantes Université), en collaboration avec des chimistes de l'Institut de recherches sur la catalyse et l'environnement de Lyon (CNRS/Université Claude Bernard Lyon 1), ont fait apprendre à un algorithme de machine learning les caractéristiques importantes pour identifier les structures de type pérovskite dans de simples diagrammes de diffraction sur poudre de nouveaux matériaux.