Récemment, le professeur Wang Jinlan de la Faculté de physique de l’Université du Sud-Est a proposé une nouvelle stratégie de conception intelligente des matériaux en combinant la technologie d’apprentissage automatique et la théorie fonctionnelle des densités. Les bandes interdites de matériaux (HOIP), et ont sélectionné une variété de matériaux de cellules solaires HOIP sans plomb, stables et sans bande. Les résultats de la recherche ont été publiés en ligne dans le numéro Nature de Nature Communications. Découverte accélérée de pérovskites hybrides organiques-inorganiques sans plomb stables par apprentissage automatique.
Le contexte de la crise énergétique, le besoin urgent de matériaux de cellules solaires nouvelles non toxiques efficaces pour remplacer les combustibles fossiles traditionnels. Cependant, les méthodes traditionnelles de conception de l'existence de l'inefficacité matérielle, le gaspillage des ressources et des problèmes graves, en particulier face à des milliers de lorsque les candidats, cette approche est insuffisante. récemment, ML technologies émergentes dans le domaine de la conception des matériaux. en contournant la mécanique quantique complexes, la technologie ML non seulement peut accélérer considérablement la conception de nouveaux matériaux fonctionnels, mais aussi d'apprendre à partir des données matériel des matériaux de base QSAR. cette nouvelle stratégie de conception de la matière a été appliquée avec succès dans l'art de la diode émettrice de lumière organique de poids moléculaire, d'un alliage à mémoire de forme, piézo-électrique, etc., mais n'a pas été dans un grand potentiel pour des applications photovoltaïques d'hybride organique-inorganique de perovskite Le champ de mines a été efficacement exploré.
Sud-professeur de physique Université Wang groupe de recherche Jinlan technologie basée ML et calculs DFT, mis au point une méthode de conduite ciblée pour découvrir HOIPs sans plomb efficaces et stables. Les chercheurs formés à partir de 212 valeur de l'écart de bande de HOIPs rapporté dans le modèle ML , 5000 numéro de potentiel HOIPs avec succès prédite bande interdite, ont finalement été sélectionnés HOIPs de plomb orthogonales six étaient convenables chambre chaude solaire de bande interdite et de la stabilité, dont deux ont une bande interdite directe et une excellente stabilité de l'environnement dans la région visible le sexe. les chercheurs ont également été effectués par des techniques minières grande de données ML pour obtenir les facteurs clés qui influent sur la performance des cellules solaires de HOIPs idéal. ce ciblage approche axée sur pour surmonter les obstacles majeurs à l'épreuve traditionnelle et l'erreur, non seulement peut instantanément atteindre une précision DFT, et en particulier adapté pour les petits ensembles de données. ce travail a considérablement accéléré le processus de conception des matériaux de perovskite hybride a le potentiel d'applications photovoltaïques, et peut être appliquée à d'autres la conception et la découverte de matériaux fonctionnels. cet article est le premier d'une maîtrise de physique de l'Université du Sud-est Lu Shuaihua, élève et professeur Zhou Yihua, professeur à l’École de physique, est le co-premier auteur, et le professeur Wang Jinlan est l’unique correspondant du journal. En tant que projets nationaux de recherche et de développement clés financés par le programme, le Fonds national de la jeunesse exceptionnelle.
