Bridging artificial intelligence with photovoltaics
Sang‐Won Lee, Seungtae Lee, Solhee Lee, Ji-Seong Hwang, Wonwook Oh, Kirsten T. Winther, Dong Un Lee, Dong-Hwan Kim, Adam C. Nielander, Thomas F. Jaramillo, Yoonmook Kang, Hae‐Seok Lee
IF 7.3 (2025)
Cell Reports Physical Science
인공지능(AI)이 제시하는 중요한 가능성을 지속가능한 에너지 기술 발전을 위한 실질적 성과로 전환하는 일은, 에너지와 AI가 독립적으로 개발된 두 영역을 연결해야 한다는 점에서 여전히 도전적이다. 본 리뷰는 태양광발전(PV) 분야의 통찰을 활용하여, AI가 제공하는 기회와 과제를 조명하는 동시에 PV 영역에서의 AI 적용 현황에 대해 AI 연구자들에게 체계적인 개요를 제공한다. 현재의 AI 적용 양상은 PV 개발의 각 단계에서 요구되는 과제와 기능에 따라 분류된다. 확인된 5대 주요 영역은 소재 개발, 공정 개발, 결함 진단, PV 전력 예측 및 계획, 그리고 운영 및 관리이다. AI 적용의 현황과 과제를 제시하며, 연구 분야 간의 불균형, 데이터 의존성, PV 소자 구성요소들 간의 관계, 그리고 AI의 에너지 소비 문제를 강조한다. 향후의 발전은 AI가 기존 데이터셋을 넘어 안전하게 작동할 수 있도록 가능하게 하는 우리의 능력에 달려 있으며, 이를 통해 지속가능 기술에서 아직 탐사되지 않은 영역을 탐색할 잠재력을 열어내고 변혁적 영향을 달성할 수 있을 것이다. Lee 등은 인공지능(AI)이 태양광발전(PV)과 어떻게 연결되는지를 검토한다. 이들은 다섯 가지 핵심 영역—소재 탐색, 공정 최적화, 결함 진단, 전력 예측, 시스템 관리—을 제시하고, 기존의 사람이 만든 데이터에 대한 의존성과 같은 과제를 강조하는 한편 AI가 기존 데이터셋을 넘어 나아가 미래의 기회를 열어갈 수 있는 방법을 개괄한다.
https://doi.org/10.1016/j.xcrp.2025.102893
Bridging (networking)
Applications of artificial intelligence
Photovoltaics
Process (computing)
Photovoltaic system
Transformative learning
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