러시아, 태양전지 구조부의 결함을 인식하는 머신러닝 시스템을 개발

러시아 과학자들이 태양전지 구조부의 결함을 인식하는 머신러닝 시스템을 개발했다고 타스통신이 19일 보도했다.

이 인공지능(AI) 기술은 생산 공정에서 결함으로 이어질 가능성이 가장 높은 오류도 인식한다.

인공지능연구소 공보처는 19일 이 패키지가 실제 생산에서 테스트되고 있다고 통보했다.

통지문에 따르면 "팀이 함께 노력한 결과 뉴체보크 살스크 허웰 공장의 실제 생산에서 이 시스템에 대한 산업 테스트에 성공했다. 분류 단계에서 유사한 위치를 가진 유사한 결함이 있는 두 개 이상의 이미지가 감지되면 시스템은 발견된 결함과 관련될 가능성이 가장 높은 노드에 공장 생산 라인 장비에 실시간으로 알린다.”라고 말했다.

이 알고리즘은 인공지능연구소 신소재설계팀장 부조니가 이끄는 연구진이 솔IT테크놀로지스 및 광전소자 전문 생산업체 허웰사의 전문가들과 함께 개발했다.

통지문은 태양전지판 제조사들이 새로운 태양전지를 만들 때 종종 결함이 있는 제품이 나타나는데, 이러한 결함은 기술 체인의 여러 단계에서 발생하여 전지판의 효율이 크게 저하된다고 지적했다.

공장은 전기장이나 전류의 작용으로 태양전지에서 나오는 빛을 추적할 수 있는 특수 카메라를 이용해 결함을 식별할 수 있다.

연구원들은 6만8000 개의 이미지를 포함하는 데이터베이스를 준비하고 이를 사용하여 개발한 네트워크를 훈련시켰다.

첫 번째 테스트는 알고리즘이 약 90~95%의 정확도로 결함과 가능한 원인을 식별할 수 있음을 보여준다.

또한 부조니 팀장을 인용해 "현재 결함 위치 파악의 정확성을 높이기 위해 추가 대규모 데이터 마크를 진행하고 있다. 2단계 테스트가 성공하면 SW를 시범 가동할 계획이다."라고  밝혔다.