.
Yanliang Zhang, professor associado de engenharia aeroespacial e mecânica da Universidade de Notre Dame, e os colaboradores Alexander Dowling e Tengfei Luo desenvolveram uma nova maneira super-rápida assistida por aprendizado de máquina para criar dispositivos termoelétricos de alto desempenho e economia de energia.
O novo processo usa luz intensa pulsada para sinterizar material termoelétrico em menos de um segundo (a sinterização convencional em fornos térmicos pode levar horas). A equipe acelerou esse método de transformar tintas de nanopartículas em dispositivos flexíveis usando aprendizado de máquina para determinar as condições ideais para o processo de sinterização ultrarrápido, mas complexo.
A conquista acaba de ser publicada na revista Energia e Ciências Ambientais.
Dispositivos termoelétricos flexíveis oferecem grandes oportunidades para conversão direta de calor residual em eletricidade, bem como refrigeração em estado sólido, disse Zhang. Eles têm benefícios adicionais como fontes de energia e dispositivos de refrigeração – eles não emitem gases de efeito estufa e são duráveis e silenciosos, pois não possuem partes móveis.
Apesar de seu potencial amplo impacto na sustentabilidade energética e ambiental, os dispositivos termoelétricos não alcançaram aplicação em larga escala devido à falta de um método para fabricação automatizada rápida e econômica. A sinterização flash ultrarrápida assistida por aprendizado de máquina agora possibilitará a produção de dispositivos ecologicamente corretos de alto desempenho muito mais rápido e com um custo muito menor.
“Os resultados podem ser aplicados para alimentar tudo, desde dispositivos pessoais vestíveis, sensores e eletrônicos, até a Internet das Coisas da indústria”, disse Zhang.
“A integração bem-sucedida do processamento de flash fotônico e aprendizado de máquina pode ser generalizada para a fabricação altamente escalável e de baixo custo de uma ampla gama de materiais eletrônicos e de energia”.
Zhang é investigador principal do Advanced Manufacturing and Energy Lab em Notre Dame. Dowling, professor assistente de engenharia química e biomolecular, e Luo, professor da família Dorini para estudos de energia – ambos especialistas em aprendizado de máquina – contribuíram para esta pesquisa, juntamente com o doutorando Mortaza Saeidi-Javash (agora professor assistente na California State Long Beach), estudante de doutorado Ke Wang e associado de pós-doutorado Minxiang Zeng (agora professor assistente na Texas Tech University).
Fonte da história:
Materiais fornecidos por Universidade de Notre Dame. Original escrito por Joan Fallon. Nota: O conteúdo pode ser editado para estilo e duração.
.
