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9月19日報道，俄羅斯科學家開發(fā)出一種機器學習系統(tǒng)，能夠識別太陽能電池結構單元的缺陷。

該人工智能(AI)技術還能夠識別生產流程中最有可能導致缺陷的錯誤。人工智能研究所新聞處19日通報稱，該軟件包已經在實際生產中進行測試。通報說：“團隊共同努力的結果是，在新切博克薩爾斯克赫韋爾工廠的實際生產中，成功地對該系統(tǒng)進行了工業(yè)測試。當在分揀階段檢測到兩個或多個圖像，其中存在具有相似定位的同類缺陷時，該系統(tǒng)就會實時告知工廠生產線設備中最可能與所發(fā)現缺陷有關的節(jié)點。”

該算法由人工智能研究所新材料設計組組長謝苗?布瓊尼領導的研究團隊與索爾IT技術公司及專門生產光電元件的赫韋爾公司的專家共同研制。

通報指出，太陽能電池板制造商在制造新型太陽能電池時經常會出現有缺陷產品，這些缺陷產生于技術鏈的不同階段，并導致電池板的效率大大降低。工廠可以使用特殊相機拍攝的圖像來識別缺陷，這些相機可以跟蹤太陽能電池在電場或電流作用下發(fā)出的光芒。

研究人員準備了一個包含6.8萬張圖像的數據庫，并用它來訓練他們開發(fā)的網絡。首批測試表明，該算法能夠識別缺陷及其可能來源，準確率約為90%至95%。

通報援引布瓊尼的話說：“目前，我們正在進行額外的大規(guī)模數據標記，以提高缺陷定位的準確性。如果第二階段測試成功，我們計劃將軟件投入工業(yè)試運行。”

原標題：人工智能可識別太陽能電池缺陷