华南理工大学薛启帆The Innovation：机器学习将为钙钛矿太阳能电池提供新思路

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研究背景 随着材料基因组计划的提出，传统的“实验试错”模式受到挑战。钙钛矿太阳能电池（PSC）作为最有希望实现商业化的第三代太阳能电池，与人工智能领域中的主流方法——机器学习（ML）相结合对钙钛矿太阳能电池的材料筛选、性能预测以及实验指导等方面的研究表现出巨大潜力。 华南理工大学发光材料与器件国家重点实验室薛启帆团队总结分析机器学习结合钙钛矿太阳能电池（ML ）相关研究，尽管仍处于初级发展阶段，但是它们具有巨大的未开发潜力。数据积累和模型优化，是ML 发展的重要方向。当数据积累足够大，模型优化到对数据的依赖足够低时，ML对PSC的研究助力将发生质变。ML将会和如今的AI工具一样，帮助研究者解决PSC领域的各项问题。 随着ChatGPT的出现和其快速迭代速度，人工智能（AI）无疑已成为新一轮技术革命的推动 ………………………………