في الآونة الأخيرة، أستاذ الفيزياء بجامعة جنوب شرق انغ Jinlan مجموعة نقاش من خلال مزيج من تقنيات التعلم الآلي والكثافة النظرية الوظيفية (DFT)، اقترح سياسة جديدة وضعت تصميم المواد ذكي، تنبأ بنجاح أكثر من 5000 نوع من perovskite الهجين العضوية، غير العضوية المحتملة المواد (HOIPs) فجوة الفرقة، واختيار مجموعة متنوعة من الاستقرار البيئي، مع وجود فجوة معتدلة من HOIPs الخالي من الرصاص المواد الخلايا الشمسية. الدراسة، التي نشرت على الانترنت في الطفل مجلة الطبيعة "• التواصل الطبيعي" (الاتصالات الطبيعة)، والعنوان تسريع اكتشاف perovskites العضوية العضوية العضوية الثابتة خالية من الرصاص من خلال التعلم الآلي.
في سياق أزمة الطاقة، والحاجة الملحة لمواد غير سامة جديدة فعالة الخلايا الشمسية لتحل محل الوقود الأحفوري التقليدية. ومع ذلك، فإن أساليب التصميم التقليدية وجود عدم الكفاءة المادية، وإهدار الموارد ومشاكل خطيرة، لا سيما في مواجهة الآلاف من عندما المرشحين، وهذا النهج غير كاف. مؤخرا، ML التكنولوجيا الناشئة في مجال تصميم المواد. وذلك لتجنب ميكانيكا الكم المعقدة، والتكنولوجيا ML ليس فقط يمكن أن يسرع إلى حد كبير تصميم المواد وظيفية جديدة، ولكن أيضا للتعلم من البيانات المادي المواد الأساسية QSAR. وقد تم تطبيق هذه الاستراتيجية تصميم المواد الجديدة بنجاح في فن الضوء العضوي الجزيئي الثنائي الباعث لل، سبيكة ذاكرة الشكل، إجهادي، الخ، ولكن لم يكن في إمكانات كبيرة للتطبيقات الضوئية من perovskite الهجين العضوية، غير العضوية تم استكشاف حقل الألغام بشكل فعال.
أستاذ الفيزياء بجامعة جنوب شرق انغ Jinlan مجموعة بحوث التكنولوجيا ML مقرها والحسابات DFT، طورت أسلوب القيادة المستهدفة لاكتشاف HOIPs كفاءة واستقرارا الخالي من الرصاص، والباحثين المدربين من 212 HOIPs الفرقة قيمة الفجوة التي أعلن عنها في نموذج ML ، 5000 العدد المتوقع بنجاح من المحتمل فجوة الحزمة HOIPs، تم اختيار أخيرا كانت HOIPs الرصاص متعامد ستة فجوة الحزمة المناسبة غرفة دافئة الشمسية والاستقرار، وهما من التي لديها فجوة الفرقة مباشرة والاستقرار البيئي ممتازة في المنطقة المرئية الجنس. الباحثون كما نفذت من خلال تقنيات استخراج البيانات الكبيرة ML للحصول على العوامل الرئيسية التي تؤثر على HOIPs مثالية أداء الخلايا الشمسية. هذا النهج القائم استهداف للتغلب على العقبات الرئيسية أمام المحاكمة التقليدية والخطأ، وليس فقط يمكن أن تصل على الفور DFT الدقة، وعلى وجه الخصوص مناسبة لمجموعات البيانات الصغيرة. هذا العمل قد تسارعت إلى حد كبير عملية تصميم المواد perovskite الهجينة لديه القدرة على التطبيقات الضوئية، ويمكن تطبيقها على غيرها من تصميم المواد الفنية والاكتشاف. هذه المادة هي الأولى من الماجستير من جامعة جنوب الفيزياء طلاب لو شواي هوا الصف، معهد الفيزياء المعلم تشو هوا تشيونغ المعلم المؤلف المشارك، البروفيسور وانغ Jinlan هي الورقة مؤلف كتاب المقابلة الوحيد. ل ونتيجة لمشاريع البحث والتطوير الوطنية الرئيسية الممولة من قبل البرنامج، والصندوق الوطني للشباب المتميز.
