Nature重磅：终于，科学家打开“AI黑盒”，发现了化学新知识

主要观点总结

本文主要介绍了全球气候状况、可再生能源的发展以及有机太阳能电池的应用前景。重点阐述了AI技术在提高有机太阳能电池光稳定性方面的应用，以及研究团队通过闭环实验与基于物理的特征选择和监督学习相结合，提出了一种名为“闭环迁移”（CLT）的新方法，旨在从闭环优化过程中提取和验证物理洞察，并指导化学发现。相关论文已发表在权威期刊Nature上。

关键观点总结

关键观点1: 全球气候恶化问题以及发展可再生清洁能源的重要性。

由于地球面临崩溃的边缘，化石燃料的污染让气候混乱达到了“爆表”的水平。为了应对全球自然环境恶化的挑战，发展可再生清洁能源已成为最重要的解决方案之一。

关键观点2: 有机太阳能电池的应用前景和存在的问题。

新一代的光伏技术，有机太阳能电池凭借质轻、透明、柔性、成本低等优点受到了广泛关注，在光伏建筑一体化、可穿戴柔性电子器件和物联网设备等领域具有十分广阔的应用前景。然而提高有机太阳能电池的光稳定性一直是亟待解决的问题。

关键观点3: AI技术在提高有机太阳能电池光稳定性方面的应用及研究团队的突破。

AI技术有望被用来提高有机太阳能电池的光稳定性。研究团队通过结合闭环实验与基于物理的特征选择和监督学习，提出了名为“闭环迁移”（CLT）的新方法。这种方法可以帮助研究人员快速识别影响目标函数的关键物理特征，从而更好地理解化学现象背后的原理。并且指导实验设计，提高实验效率。相关论文已发表在权威期刊Nature上。

关键观点4: AI技术在科学领域的应用广泛性和未来发展趋势。

除了在提高有机太阳能电池光稳定性方面的应用外，AI技术还广泛应用于生物制药、新材料研发、前沿物理研究、气候预测等领域。随着AI技术的不断进步，它有望为化学乃至整个科学领域带来更多创新与变革。

文章预览

撰文 | 马雪薇 前言 今年 3 月，世界气象组织发布了《2023年全球气候状况》报告。随后，古特雷斯称， 地球正处于崩溃的边缘，化石燃料的污染让气候混乱达到了“爆表”的水平。 面对全球自然环境恶化的挑战，发展可再生清洁能源已成为最重要的解决方案之一。 作为新一代的光伏技术，有机太阳能电池（Organic solar cells，OSCs）凭借质轻、透明、柔性、成本低等优点受到了广泛关注，在光伏建筑一体化、可穿戴柔性电子器件和物联网设备等领域具有十分广阔的应用前景。 然而，自 1980 年代以来，提高有机太阳能电池的光稳定性一直是一个难题，这也是阻碍其商业化的重要原因之一。 人工智能（AI）技术有望被用来提高有机太阳能电池的光稳定性。然而，由于 AI 是一个黑盒，其是如何做出决策的，一直无法解释。 而且， 在分子科学前沿，利用 AI ………………………………