暖暖视频在线观看日本,亚洲国产精品无码一区二区三区 ,亚洲成a人片在线观看国产

為高復(fù)雜性特定光電子器件定制的有機(jī)分子的逆向設(shè)計(jì)具有巨大潛力，但尚未實(shí)現(xiàn)。當(dāng)前模型依賴于通常對(duì)于專業(yè)研究領(lǐng)域不存在的大型數(shù)據(jù)集。

在此，德國埃爾蘭根-紐倫堡亥姆霍茲研究所Christoph J. Brabec教授，Jianchang Wu，德國卡爾斯魯厄理工學(xué)院Pascal Friederich教授和韓國蔚山國家科學(xué)技術(shù)研究所Sang Il Seok教授，廈門大學(xué)Luyao Wang等人展示了一個(gè)閉環(huán)工作流程，該流程結(jié)合了有機(jī)半導(dǎo)體的高通量合成以創(chuàng)建大型數(shù)據(jù)集，并使用貝葉斯優(yōu)化發(fā)現(xiàn)具有量身定制性能的新型空穴傳輸材料，用于太陽能電池應(yīng)用。預(yù)測(cè)模型基于分子描述符，使其能夠?qū)⑦@些材料的結(jié)構(gòu)與其性能聯(lián)系起來。一系列高性能分子從最小的建議中被識(shí)別出來，并在鈣鈦礦太陽能電池中實(shí)現(xiàn)了高達(dá)26.2%（認(rèn)證25.9%）的光電轉(zhuǎn)換效率。

相關(guān)文章以“Inverse design workflow discovers hole-transport materials tailored for perovskite solar cells”為題發(fā)表在Science上。

研究背景

鈣鈦礦太陽能電池（PSCs）的空穴傳輸材料（HTMs）設(shè)計(jì)主要依賴于實(shí)驗(yàn)者通過定性識(shí)別HTM結(jié)構(gòu)中的模式來提高設(shè)備性能。這種方法缺乏對(duì)新HTMs的機(jī)制理解，同時(shí)還需要在高維數(shù)據(jù)集中進(jìn)行模式識(shí)別。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）已被用于檢測(cè)科學(xué)和技術(shù)中各種應(yīng)用的有意義模式，包括有機(jī)合成、材料科學(xué)和制造過程優(yōu)化。然而，將新材料的優(yōu)化屬性用于半導(dǎo)體設(shè)備功能尚未應(yīng)用于新興的光伏領(lǐng)域。由于材料的結(jié)構(gòu)特征、復(fù)合材料的加工主導(dǎo)微觀結(jié)構(gòu)以及兩者對(duì)設(shè)備性能的相對(duì)影響之間復(fù)雜的相關(guān)性，將設(shè)備性能與材料結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系反轉(zhuǎn)是困難的。

之前的努力主要集中在使用ML優(yōu)化制造過程或基于制造過程預(yù)測(cè)設(shè)備性能和穩(wěn)定性。例如，高斯過程（GP）回歸已被用于模擬機(jī)器人設(shè)備制造的數(shù)據(jù)，這使得分析和預(yù)測(cè)設(shè)備性能和穩(wěn)定性成為可能。在整個(gè)參數(shù)空間中，可以通過最少的樣本數(shù)量快速識(shí)別出最佳參數(shù)集和目標(biāo)函數(shù)。徐等人將類似的方法應(yīng)用于優(yōu)化鈣鈦礦的鈍化材料。然而，訓(xùn)練數(shù)據(jù)限于制造過程或商業(yè)材料，因此不包括新分子結(jié)構(gòu)的生成。

兩項(xiàng)最近的研究結(jié)合了ML和有機(jī)合成。然而，這些聚合物的不溶性特征，盡管減少了純化挑戰(zhàn)并豐富了數(shù)據(jù)庫，但限制了這類材料的更廣泛應(yīng)用。從這些最新研究中得出的普遍發(fā)現(xiàn)之一是，自主優(yōu)化算法不僅需要足夠大的數(shù)據(jù)量，還需要數(shù)據(jù)多樣性，這就需要合成結(jié)構(gòu)多樣的分子的可能性。鑒于優(yōu)化化學(xué)結(jié)構(gòu)以提高設(shè)備性能的多維性質(zhì)，挑戰(zhàn)在于生成足夠大且一致的數(shù)據(jù)集以確保這些算法的實(shí)施。

研究內(nèi)容

為了解決這些問題，本文開發(fā)了一種結(jié)合知識(shí)和數(shù)據(jù)的策略，該策略在高通量（HT）有機(jī)合成平臺(tái)上實(shí)施，可以合成和純化超過100種具有不同結(jié)構(gòu)和一致質(zhì)量的可溶液處理小分子半導(dǎo)體，這些半導(dǎo)體在幾周內(nèi)多次合成活動(dòng)中具有一致的質(zhì)量。特別是，在功率轉(zhuǎn)換效率（PCE）為21%的PSCs中，觀察到的小于3%的小波動(dòng)為整個(gè)工作流程的順利運(yùn)行提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。基于知識(shí)的部分對(duì)于設(shè)計(jì)HT合成平臺(tái)、闡明分子的純化和表征以及實(shí)施所有必要的分析以記錄預(yù)計(jì)會(huì)影響設(shè)備性能的屬性至關(guān)重要。這種方法為我們提供了足夠大且多樣化的數(shù)據(jù)集，通過訓(xùn)練ML模型將HTM的結(jié)構(gòu)特征與相應(yīng)的p-i-n PSCs的性能結(jié)合起來，實(shí)施了基于數(shù)據(jù)的探索策略。同時(shí)，本文開發(fā)了一個(gè)工作流程，結(jié)合了自動(dòng)HT實(shí)驗(yàn)、ML以及通過進(jìn)一步HT實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。這些反饋循環(huán)基于設(shè)備結(jié)果預(yù)測(cè)了新結(jié)構(gòu)，并允許對(duì)材料進(jìn)行封閉優(yōu)化，以達(dá)到太陽能電池的目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，可以快速獲得足夠的新有機(jī)共軛分子數(shù)量，以實(shí)現(xiàn)多個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的迭代。

圖1：方案的總體概述。

該模型通過149個(gè)合成分子的訓(xùn)練，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了來自虛擬數(shù)據(jù)庫100萬個(gè)候選中的高性能HTMs。鑒于這項(xiàng)研究已經(jīng)相當(dāng)復(fù)雜，作者在貝葉斯優(yōu)化（BO）操作期間沒有對(duì)每個(gè)新的HTM進(jìn)行單獨(dú)的設(shè)備結(jié)構(gòu)優(yōu)化。相反，對(duì)于在BO操作后顯示出初始PCE超過20%的一系列HTMs進(jìn)行了設(shè)備優(yōu)化。這些材料最終達(dá)到了超過26%的PCE（認(rèn)證為25.9%），突顯了將材料和設(shè)備優(yōu)化結(jié)合在一個(gè)聯(lián)合工作流程中的巨大潛力。