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上交李金金ACS AMI: 僅需0.005秒，集成學(xué)習(xí)用于探索新型雙鈣鈦礦！

無鉛雙鈣鈦礦（A2BB′X₆）被認(rèn)為是單鈣鈦礦的穩(wěn)定和綠色光電替代品，但可能表現(xiàn)出間接帶隙和高有效質(zhì)量，從而限制了它們的最大光伏效率。此外，常規(guī)的實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)法和高通量計(jì)算無法快速識別出理想的候選者。

在此，上海交通大學(xué)李金金特別研究員等人提出了一種集成學(xué)習(xí)方法，即梯度提升決策樹算法（GBDT，它為特定目標(biāo)集成了幾個(gè)弱學(xué)習(xí)器）以快速識別合適的雙鈣鈦礦。通過公差因子篩選，作者從元素周期表中的541695個(gè)結(jié)構(gòu)中獲得了23314個(gè)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性良好的雙鈣鈦礦。

為了預(yù)測這些雙鈣鈦礦的帶隙，作者從開源Materials Project 數(shù)據(jù)庫中收集了1747個(gè)已知的雙鈣鈦礦結(jié)構(gòu)以及計(jì)算出的帶隙（Eg）值，然后利用這個(gè)數(shù)據(jù)集建立了一個(gè)GBDT模型。通過“末位消除”特征選擇和多次迭代，作者以高精度建立了三個(gè)目標(biāo)類別的分類預(yù)測模型，并從 23314個(gè)潛在穩(wěn)定的雙鈣鈦礦中快速找到了6個(gè)合適的Eg值為1.0~2.0 eV的雙鈣鈦礦。

圖1. 識別雙鈣鈦礦的ML流程

研究表明，訓(xùn)練有素的ML模型具有92% 的高預(yù)測精度和比DFT計(jì)算快10⁸倍的計(jì)算速度（～0.005秒VS 8019.13秒）。最終，作者選擇了兩種具有直接帶隙和低有效質(zhì)量且具有良好熱穩(wěn)定性的雙鈣鈦礦（Cs₂TlPBr₆和Cs₂AgIrBr₆）。

對于其他具有間接Eg或高有效質(zhì)量的雙鈣鈦礦，適當(dāng)?shù)膸吨狄部梢蕴峁└咻d流子傳輸并具有優(yōu)異的光電性能。總之，與傳統(tǒng)的高通量第一性原理計(jì)算相比，這項(xiàng)研究所提出的集成學(xué)習(xí)方法極大地縮短了雙鈣鈦礦的篩選周期，極大地促進(jìn)了光伏器件的發(fā)展和應(yīng)用。

圖2. ML預(yù)測結(jié)果及DFT預(yù)測速度計(jì)算

An Ensemble Learning Platform for the Large-Scale Exploration of New Double Perovskites, ACS Applied Materials & Interfaces 2021. DOI: 10.1021/acsami.1c18477

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