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用机器学习筛选光伏器件聚合物,材料研究或迎变革

原作者: CHEN |来自: 前瞻网




大阪大学的研究人员利用机器学习来设计用于光伏器件的新聚合物。在实际筛选了20多万种候选材料后,他们合成了一种最有希望的材料,并发现其性质与他们的预测一致。这项工作可能会导致功能材料发现方式的革命。


研究人员利用机器学习技术筛选了成千上万的材料,这是基于一种用先前发表的实验研究数据训练过的算法。对382个供体分子和526个受体分子的所有可能组合进行尝试,得到了200932对,通过预测它们的能量转换效率对这些材料进行了测试。


研究人员表示,“这个项目不仅可以促进高效有机太阳能电池的发展,也可以适用于其他功能材料的材料信息学。”


该研究成果发表于《高级功能材料》(Advanced Functional Materials)。


编译/前瞻经济学人APP资讯组


论文链接:

http://dx.doi.org/10.3390/quat4010007



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