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智能篩選鈍化材料對于提高鈣鈦礦太陽能電池（PSC）的功率轉換效率（PCE）值至關重要，而目前仍缺乏這一點。

在此，北京交通大學徐征研究員、宋丹丹副教授及福建師范大學衛東等人以PSC 的鈣鈦礦/空穴傳輸層（HTL）界面為例，采用機器學習方法在原子水平上映射PCE和界面鈍化材料之間的相關性，從而實現智能材料篩選。首先，作者構建了包括大約100種用于鈣鈦礦/空穴傳輸層界面的界面材料的數據集。然后，在進行機器學習之前提取不同的特征，包括從界面材料、鈣鈦礦和標準器件性能中提取的特征。

接下來，采用線性回歸（LR）、隨機森林（RF）、極端梯度提升（XGBoost）、神經網絡（NN）4種模型預測基于100多種界面材料的器件效率。模型評估表明，RF模型最好地預測了PCE，均方根誤差為0.7%。最后，作者使用DFT計算來模擬鈣鈦礦表面和界面材料之間的相互作用以解釋這些特征在確定器件PCE中的重要性。

圖1. 這項工作中使用的機器學習方法的工作流程

基于上述結果和討論，可以總結出界面材料篩選/設計的三個基本規則：

（1）材料應至少具有一個NH₃⁺末端；

（2）C鏈短，無苯環為佳；

（3）其他官能團的效率不如NH₃⁺。這些發現得到了數據集中列出的實驗結果的支持，然而應通過系統實驗和特定表征方法進一步深入了解這些發現背后的潛在機制。

此外，這些發現是從基于設備PCE的機器學習模型中獲得的。如果考慮其他設備性能指標（如穩定性、成本等），結果可能會有所不同，更多與其他設備性能指標相關的機器學習模型對于篩選實際應用的材料至關重要。盡管如此，機器學習方法可為材料篩選/設計提供一般規則，并在實驗前預測幾乎準確的結果。這將顯著加快新型界面材料的開發，降低材料成本和時間消耗。

圖2. 不同模型的預測性能及特征重要性分析

Screening interface passivation materials intelligently through machine learning for highly efficient perovskite solar cells, Journal of Materials Chemistry A 2022. DOI: 10.1039/D2TA04788H

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?JMCA: 機器學習篩選用于高效鈣鈦礦太陽能電池的界面鈍化材料

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