澳大利亚新英格兰大学（UNE）的战略人工智能研究所（ISA）团队正利用 AI 与超级计算机，模拟从废旧光伏组件中分离硅的化学过程。该研究旨在通过识别高效溶剂和化学路径，取代传统的实验室试错法，从而提升回收硅的纯度与效率。

随着全球光伏装机量的激增，光伏组件回收已成为行业焦点。尽管目前光伏组件总质量的95% 可实现回收，但核心材料硅的回收纯度仍面临挑战。据德国 Solar Materials 公司数据显示，目前回收硅料的纯度难以超过95%，且完整的硅片通常无法从光伏组件中直接回收。

为解决这一难题，UNE的研究团队引入了AI驱动的化学量子模拟技术。该方法通过对溶剂的分子行为进行建模，提出并评估有效的分子配方，从而寻找能够洁净分离硅片的溶剂分子。这种数字化模拟手段避免了在实验室中对多种材料进行物理测试的繁琐过程，极大缩短了研发周期。

这一研究具有显著的经济价值。预计到2030年，全球光伏年产能将达到1TW；到2035年，仅澳大利亚就将产生100万吨废旧光伏组件，其材料价值预计超过10亿澳元。目前，该研究所已开始与ACEN Australia等开发商合作，后者将为项目提供实验用光伏组件。ACEN Australia 总经理 David Pollington 表示，公司致力于光伏产品回收，此项研究将显著提升回收过程的有效性。

研究团队成员Amir Karton教授指出，该系统在AI预测与实验观察之间建立了高效的反馈循环，能够以空前的速度引导实验发现最优回收路径。据悉，这一项目由UNE的AI平台与耗资27亿澳元、由澳大利亚研究理事会（ARC）资助的自动化机器人实验室共同驱动。

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