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赢咖4娱乐福建师范大学吴天敏教授在光电材料理论研究取得新进展
作者:管理员    发布于:2021-06-07 02:27    文字:【】【】【

  有机-无机杂化钙钛矿(hops)作为一种极具发展前景的新一代太阳能收集材料,以其高功率转换效率和低成本的实验合成等突出优势引起了人们的广泛关注。然而,hopp具有巨大的化学空间和复杂性,严重阻碍了传统的试错法和高通量密度泛函理论(HT-DFT)方法的应用。虽然这些机器学习方法成功地加快了新的稳定、无毒的光伏HOIPs的发现,但目前的机器学习策略的性能仍然受到训练输入数据库质量的严重限制,这导致了进一步探索的大化学空间。

  基于先前研究工作基础(Nano Energy 2019, 66, 104070.),吴天敏教授与深圳大学光电工程学院王健特聘教授合作,提出了一种渐进式机器学习方案,用于分析前述工作所产生数据所充实的训练数据集对于机器学习表现的影响,旨在提供一种更可靠和准确的路径来深度挖掘隐藏高性能杂化钙钛矿光伏材料。赢咖4注册渐进式机器学习表现的显著提升表明,前述工作所产生的数据集有效提高训练数据集质量,对材料能带带隙预测成功率显著提升。同时,这一前期工作还发现新构建的描述符(体系总电负性)与能带带隙之间存在较强关联,有助于提升机器学习表现。因此,当前的研究成功地验证了渐进式机器学习策略对隐藏的新型功能材料进行精确和深度挖掘的可行性。

  本研究引入了渐进式机器学习策略,以研究由之前的机器学习研究丰富的输入数据库的影响,旨在为深度挖掘隐藏跳跃的阳光收集提供更可靠和准确的方法。赢咖4注册渐进式机器学习策略性能指标的增强表明,上一轮机器学习研究生成的数据集可以极大地丰富训练输入数据库,提高训练输入数据库的质量。进一步的DFT验证证实,在209个机器学习选中的候选对象中,有96个具有良好的光收获带隙,因此,与之前的工作相比,当前工作的预测成功率显著提高。因此,目前的研究成功地验证了一种渐进机器学习策略的可行性,以准确和深入挖掘隐藏的新型功能材料。

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