Led, creato un algoritmo per renderli più efficienti e meno costosi

L’apprendimento automatico sta aprendo le porte a delle tecnologie sempre più efficienti e in grado di soddisfare molte esigenze diverse. Di recente, i ricercatori dell’Università di Houston ne hanno sfruttato le capacità per realizzare un algoritmo in grado di migliorare la qualità e l’efficienza dei led (light-emitting diode), i dispositivi optoelettronici composti da semiconduttori che emettono radiazioni luminose al passaggio della corrente. Il nuovo modello matematico è in grado di analizzare 100.000 materiali in pochi minuti e di determinare quali sono i più adatti a essere impiegati nella costruzione dei diodi a emissione di luce.
La ricerca dell’ateneo texano è stata pubblicata sulla rivista scientifica Nature Communications.

Le dichiarazioni dei ricercatori

 "Il nostro obiettivo non è solo rendere i Led più efficienti, ma anche migliorarne la qualità del colore e ridurne i costi", dichiara Jakoah Brgoch, uno degli autori dello studio. "Il nostro progetto dimostra con forza il grande valore dell'apprendimento automatico applicato allo sviluppo di nuovi materiali molto performanti, un campo che di solito progredisce solo grazie a prove ed errori e a esperimenti che durano parecchie settimane".
Per funzionare, i diodi sfruttano l’interazione tra due materiali differenti. Contengono delle minuscole quantità di elementi chimici noti come terre rare (solitamente i più utilizzati sono l’europio e il cerio) abbinate a un altro composto ospite. È proprio su quest’ultimo che si è focalizzata la ricerca dell’Università di Houston.

L’utilità dell’algoritmo

Utilizzando l’algoritmo, i 118.287 materiali inizialmente presi in considerazione sono stati ridotti prima a 2.000 e poi a circa due dozzine. Il team guidato da Ya Zuho ha testato uno dei composti indicati come idonei dal modello matematico e ha dimostrato che offre un’efficienza del 95% e una notevole stabilità tecnica. Purtroppo emette una luce blu particolarmente intensa e poco idonea ai possibili utilizzi commerciali. Nonostante il parziale fallimento, i ricercatori non hanno intenzione di arrendersi. “Utilizzeremo i dati ottenuti da questa primo test per perfezionare l’algoritmo”, afferma Jakoah Brgoch.