美国能源部国家可再生能源实验室(NREL)和科罗拉多矿业学院的研究人员正在应用一种新技术来识别导致硅太阳电池效率下降的缺陷。在原子水平上获得的经验教训可以令制造商推动产品改进，防止所谓的光致衰减。

人们希望这项新工作将为创造更可靠的人工智能技术铺平道路，这种技术将像人类一样处理信息，并出现我们可以理解和预测的错误。人工智能发展仍然面临的挑战之一是如何更好地理解机器的思维过程，以及它是否与人类处理信息的方式相匹配，以确保准确性。

2021年对美国光伏行业来说是历史性的一年，其光伏总装机量已超过100GW。而在2008年，美国的光伏总装机容量还不到1GW，并且主要集中在加州。能源密集型政策和技术进步使可再生能源变得更实惠、更便捷，而光伏的飞速发展就是其最有力的证明。

据报导，正值全球芯片短缺之际，台积电提高了芯片价格并推迟了3nm制程的生产进程。无论这类新闻是否准确或预示着一种长期趋势，它们都在提醒我们，摩尔定律的衰退将带来越来越严重的影响，并迫使我们重新思考人工智能硬件——它会受到这种衰退的影响，还是会帮助扭转这种趋势?

EPFL研究员ValerioPiazza在半导体材料实验室工作，主要研究纳米级的半导体。他特别关注纳米线和使用半导体材料构建的纳米结构，研究的目标是将晶体管改进到超过当前的饱和点。晶体管是现代设备的关键部件，从汽车到智能手机和厨房电器，以及其他设备都广泛运用。