Thèse Découverte Assistée par IA de Couches d'Interface pour la Stabilisation des Cellules Solaires Pérovskites Via une Caractérisation à Haut Débit H/F

École polytechnique

Ce projet de thèse vise à accélérer la découverte de couches intermédiaires fonctionnelles pour des cellules solaires à pérovskites à haut rendement et grande stabilité, en intégrant l'intelligence artificielle à la fabrication haut débit de couches minces et à la caractérisation optique rapide. Les couches intermédiaires sont essentielles pour stabiliser les interfaces, réduire la recombinaison non radiative et assurer un alignement de bandes adéquat, mais leur espace physique et chimique est vaste et largement inexploré. Les approches traditionnelles par essais-erreurs sont beaucoup trop lentes pour saisir l'interaction complexe entre la chimie moléculaire, la réponse optique et la stabilité à long terme des dispositifs. Ce travail établira ainsi une méthodologie fondée sur les données, capable de prédire des motifs chimiques prometteurs, d'identifier des signatures optiques de la qualité interfaciale et d'orienter la création rapide de nouvelles bibliothèques de couches intermédiaires. Le doctorant développera un flux de travail itératif dans lequel des modèles d'apprentissage automatique formuleront des hypothèses, la déposition automatisée de couches minces générera des bibliothèques d'échantillons, et des sondes optiques, telles que la photoluminescence stationnaire et résolue en temps ou la spectroscopie d'absorption UV-Vis, fourniront un retour en temps réel pour l'apprentissage actif. L'approche sera soutenue par des outils avancés d'opérando et de photoémission haute énergie disponibles au sein du consortium. In fine, le projet a pour ambition de proposer de nouvelles chimies de couches intermédiaires améliorant les performances et la durabilité des dispositifs à pérovskites, ainsi qu'un cadre méthodologique généralisable pour la découverte accélérée de matériaux par IA dans le domaine du photovoltaïque.

-Develop machine-learning models for predicting interlayer performance and stability
-Fabricate thin-film and interlayer libraries using automated high-throughput deposition tools
-Perform optical characterization (steady-state and time-resolved PL, UV-Vis optical spectroscopy)
-Integrate experimental results into active-learning loops for continuous model refinement
-Fabricate and characterize perovskite solar cells incorporating selected interlayers
-Correlate optical responses with interfacial electronic structure from advanced spectroscopy
-Document results through publications, conference presentations, and data dissemination