| 번호 | 청구항 |
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| 1 | 인공 지능을 이용하여 솔라 셀을 설계하는 장치에 있어서,디스플레이;기 학습된 인공지능모델을 저장하는 메모리; 및상기 솔라 셀을 구성하는 다수의 구성물들에 대한 정보를 기초로 각 구성물에 대한 양 및/또는 종류를 랜덤하게 선택하여 다수의 조합들을 생성하고, 상기 생성된 다수의 조합들을 상기 인공지능모델을 통해 분석하여 각 조합의 출력 결과를 예측하고, 상기 예측된 출력 결과들 중 지정된 조건을 만족하는 적어도 하나의 조합을 추천 조합으로 상기 디스플레이를 통해 제공하는 프로세서를 포함하고,상기 인공지능모델은지정된 범위 내에서 랜덤 서치를 통해 상기 인공지능모델을 구성하는 레이어, 노드, 학습률 및 배치 정규화에 대한 최적화를 수행하여 학습되는 것을 특징으로 하는 장치. |
| 2 | 제 1 항에 있어서,상기 구성물들은태양 에너지를 전기 에너지로 변환하는 흡수 레이어를 구성하는 다수의 화학물질들; 및상기 흡수 레이어의 상단 또는 하단에 적층되는 다수의 레이어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치. |
| 3 | 제 2 항에 있어서,상기 프로세서는상기 다수의 화학 물질들 각각에 대한 양을 랜덤하게 선택하고, 상기 다수의 레이어들 각각에 대한 종류를 랜덤하게 선택하여 상기 다수의 조합들을 생성하는 것을 특징으로 하는 장치. |
| 4 | 제 1 항에 있어서,상기 출력 결과는단락회로 전류밀도(short-circuit current density), 개방회로 전압(open-circuit voltage) 및 충진율(fill factor)을 포함하고,상기 지정된 조건은상기 단락회로 전류밀도가 지정된 제1 임계치 이상, 상기 개방회로 전압이 지정된 제2 임계치 이상, 및 상기 충진율이 지정된 제3 임계치 이상인 것을 특징으로 하는 장치. |
| 5 | 제 1 항에 있어서,상기 프로세서는상기 지정된 조건을 만족하는 조합의 선택 시 지정된 제약 조건을 포함하는 조합을 배제하는 것을 특징으로 하는 장치. |
| 6 | 제 1 항에 있어서,상기 인공지능모델은KCV(K-fold cross validation)기반의 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치. |
| 7 | 삭제 |
| 8 | 제 1 항에 있어서,상기 솔라 셀은비납 기반의 페로브스카이트(lead-free perovskites)를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치. |
| 9 | 인공 지능을 이용하여 솔라 셀을 설계하는 방법에 있어서,상기 솔라 셀을 구성하는 다수의 구성물들에 대한 정보를 기초로 각 구성물에 대한 양 및/또는 종류를 랜덤하게 선택하여 다수의 조합들을 생성하는 단계;상기 생성된 다수의 조합들을 기 학습된 인공지능모델을 통해 분석하여 각 조합의 출력 결과를 예측하는 단계; 및상기 예측된 출력 결과들 중 지정된 조건을 만족하는 적어도 하나의 조합을 추천 조합으로 제공하는 단계를 포함하고,상기 인공지능모델은지정된 범위 내에서 랜덤 서치를 통해 상기 인공지능모델을 구성하는 레이어, 노드, 학습률 및 배치 정규화에 대한 최적화를 수행하여 학습되는 것을 특징으로 하는 방법. |
| 10 | 제 9 항에 있어서,상기 구성물들은태양 에너지를 전기 에너지로 변환하는 흡수 레이어를 구성하는 다수의 화학물질들; 및상기 흡수 레이어의 상단 또는 하단에 적층되는 다수의 레이어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. |
| 11 | 제 10 항에 있어서,상기 다수의 조합들을 생성하는 단계는상기 다수의 화학 물질들 각각에 대한 양을 랜덤하게 선택하고, 상기 다수의 레이어들 각각에 대한 종류를 랜덤하게 선택하여 상기 다수의 조합들을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. |
| 12 | 제 9 항에 있어서,상기 출력 결과는단락회로 전류밀도(short-circuit current density), 개방회로 전압(open-circuit voltage) 및 충진율(fill factor)을 포함하고,상기 제공하는 단계는상기 단락회로 전류밀도가 지정된 제1 임계치 이상이고, 상기 개방회로 전압이 지정된 제2 임계치 이상이고, 및 상기 충진율이 지정된 제3 임계치 이상인 조합을 상기 추천 조합으로 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. |
| 13 | 제 9 항에 있어서,제약 조건이 설정되었는지 확인하는 단계를 더 포함하고,상기 제공하는 단계는상기 제약 조건이 설정된 경우 상기 제약 조건을 포함하는 조합을 추천 조합에서 배제하는 단계를 포함하는 것으로 특징으로 하는 방법. |
| 14 | 삭제 |
| 15 | 제 9 항에 있어서,상기 인공지능모델은 KCV(K-fold cross validation)기반의 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 포함하고,상기 솔라 셀은 비납 기반의 페로브스카이트(lead-free perovskites)를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. |
