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

?JMCA: 機(jī)器學(xué)習(xí)篩選用于高效鈣鈦礦太陽能電池的界面鈍化材料

在此，北京交通大學(xué)徐征研究員、宋丹丹副教授及福建師范大學(xué)衛(wèi)東等人以PSC 的鈣鈦礦/空穴傳輸層（HTL）界面為例，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法在原子水平上映射PCE和界面鈍化材料之間的相關(guān)性，從而實(shí)現(xiàn)智能材料篩選。首先，作者構(gòu)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(shù)據(jù)集。然后，在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)之前提取不同的特征，包括從界面材料、鈣鈦礦和標(biāo)準(zhǔn)器件性能中提取的特征。

接下來，采用線性回歸（LR）、隨機(jī)森林（RF）、極端梯度提升（XGBoost）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）4種模型預(yù)測(cè)基于100多種界面材料的器件效率。模型評(píng)估表明，RF模型最好地預(yù)測(cè)了PCE，均方根誤差為0.7%。最后，作者使用DFT計(jì)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(xiàng)工作中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法的工作流程

基于上述結(jié)果和討論，可以總結(jié)出界面材料篩選/設(shè)計(jì)的三個(gè)基本規(guī)則：

（1）材料應(yīng)至少具有一個(gè)NH₃⁺末端；

（2）C鏈短，無苯環(huán)為佳；

（3）其他官能團(tuán)的效率不如NH₃⁺。這些發(fā)現(xiàn)得到了數(shù)據(jù)集中列出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的支持，然而應(yīng)通過系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)和特定表征方法進(jìn)一步深入了解這些發(fā)現(xiàn)背后的潛在機(jī)制。

此外，這些發(fā)現(xiàn)是從基于設(shè)備PCE的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中獲得的。如果考慮其他設(shè)備性能指標(biāo)（如穩(wěn)定性、成本等），結(jié)果可能會(huì)有所不同，更多與其他設(shè)備性能指標(biāo)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)于篩選實(shí)際應(yīng)用的材料至關(guān)重要。盡管如此，機(jī)器學(xué)習(xí)方法可為材料篩選/設(shè)計(jì)提供一般規(guī)則，并在實(shí)驗(yàn)前預(yù)測(cè)幾乎準(zhǔn)確的結(jié)果。這將顯著加快新型界面材料的開發(fā)，降低材料成本和時(shí)間消耗。

圖2. 不同模型的預(yù)測(cè)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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