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2024年12月12日,Science在线发表了德国埃尔兰根-纽伦堡亥姆霍兹研究所 Christoph J. Brabec、 Jianchang Wu、德国 卡尔斯鲁厄理工学院 Pascal Friederich、 蔚山科学技术院 Sang Il Seok和厦门大学 Luyao Wang 课题组的研究论文,题目为《 Inverse design workflow discovers hole-transport materials tailored for perovskite solar cells 》,论文的第一作者为 Jianchang Wu、Luca Torresi、ManMan Hu和Patrick Reiser。 钙钛矿太阳能电池(PSCs) 空穴传输材料 (HTMs)的设计主要是由实验 学家 定性地 识别HTM结构中的模式以提高器件性能来推动的。 这种方法缺乏对新HTM的机制理解,但也需要在高维数据集中进行模式识别。 机器学习 (ML)已被用于检测科学技术中各种应用的有意义模式,包括有机合成、材料科学和制造工艺优化。 然而,具有半导体器件功能优化性能的新材料 发现尚未应用于新兴的光伏发电。
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