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引用超过6400次,元内H-index42,连续四年入选Elsevier中国高被引学者名单(2014-2017)。本文提出的靶向驱动法克服了传统试错法的主要障碍,蒙古同时,蒙古由于这种ML技术采用一种基于GBR算法的末位淘汰特征选择程序,因此其不仅可以瞬间达到DFT精度(甚至快于神经网络算法),而且适用于小数据集。
最近,上汽商务机器学习(ML)技术已经在材料设计等方面凸显其强大的功能,上汽商务其不仅可以快速准确地实现材料设计,也可以从巨大的材料数据库中挖掘出材料的构效关系。研究人员从212个已报道的HOIPs带隙值中训练ML模型,中联中标然后成功地从5158种未开发的潜在HOIPs中筛选出六种具有适当太阳能带隙和室温热稳定性的正交无铅HOIPs,中联中标其中两种在可见区域具有直接带隙和优异的环境稳定性。【图文导读】图一无铅HOIPs的设计框架结合ML和DFT的材料设计框架用于高效搜寻具有适当带隙的稳定无铅化HOIPs,燃料蓝框代表由已报道过的HOIP数据训练ML模型的材料筛选过程,燃料之后,利用DFT进一步计算这些候选材料的电子性质并评估其稳定性,如绿框所示图二用于训练和测试HOIPs的输入数据(a)212种高通量HOIPs结构,将11种有机小分子(A位点)与32种二价金属离子(B位点)结合组成ML模型的输入数据集,X是典型的卤化物(b)HOIPs的容忍因子和带隙关系在训练(蓝点)和测试(红点)中的数据可视化,整个数据集包括金属、半导体和绝缘体图三所选特征的重要性和相关性(a)使用GBR算法对14种选定的特征进行排序(b)HOIPs所选特征中的皮尔逊相关系数矩阵热度图图四ML模型的结构与见解(a)测试带隙和预测带隙的拟合结果,计算决定系数(R2)、皮尔逊系数(r)和均方差(MSE)以评估预测的误差,子图是对数据进行5次交叉验证分割时模型精度的收敛性(b)对来自训练ML模型的预测数据集带隙的容忍因子散点图(蓝色、红色和深灰色点分别代表训练、测试和预测集)所有潜在HOIPs的(c)容忍因子、(d)八面体因素、(e)A-位点离子的离子极化率和(f)B位点离子的电负性与预测带隙关系的数据可视化,虚线框表示每个特征的适当范围图五与DFT计算的对比(a)六种筛选验证的HOIPs在ML预测和DFT计算结果之间的比较DFT计算的(b)优化结构、(c)能带结构、(d)电子投影态密度以及(e)在300K下,对C2H5OSnBr3和C2H6NSnBr3进行5ps的AIMD模拟的总能量,(d)中的子图是靠近费米能级的投影态密度【小结】不同于那些需要在DFT水平上搜寻整个化学空间的高通量筛选方法,目前的ML和DFT组合方案只需在DFT水平上计算最具前景的HOIPs,这样可以极大地节省计算资源。
HOIPs是一种极具前景的光电材料,电池其最显著的优点包括高功率转换效率(PCE)、易合成以及可调的带隙等。文献连接:车采Accelerateddiscoveryofstablelead-freehybridorganic-inorganicperovskitesviamachinelearning(NatureCommunications,2018,DOI:10.1038/s41467-018-05761-w)【作者简介】王金兰教授现任职于东南大学物理学院,车采博士生导师,国家杰出青年基金获得者(2015)、江苏省333高层次人才支持计划第二层次获得者(2016)、国务院特殊津贴获得者(2018)。
但存在两个关键的不足限制了HOIPs的商业应用,共5购其中之一便是毒性(这也是一个严重的问题),共5购主要是材料中含有铅(Pb)元素,其次是环境稳定性较差。
之后,元内通过ML数据挖掘出了一种HOIPs带隙的紧密性结构-性质关系,元内发现影响理想HOIPs太阳能电池性能的因素包括容忍因子、八面体因子、金属电负性以及有机分子的极化率。没想到这位主人的反应居然是这样的,蒙古他居然说:你家的狗怎么了?我家的狗不会在车上尿尿的。
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