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我院吴天敏教授在光电材料理论研究取得新进展

发布者:陈希文 发布时间:2021-05-31 浏览次数:724


近期,我院吴天敏教授在有机-无机杂化钙钛矿光电材料理论研究取得新进展,相关成果以“Deep Mining Stable and Nontoxic Hybrid Organic-Inorganic Perovskites for Photovoltaics via Progressive Machine Learning”为题发表在国际学术期刊《ACS Applied Materials & Interfaces》(大类一区Top, IF=8.758)。

基于先前研究工作基础(Nano Energy 2019, 66, 104070.吴天敏教授与深圳大学光电工程学院王健特聘教授合作,提出了一种渐进式机器学习方案,用于分析前述工作所产生数据所充实的训练数据集对于机器学习表现的影响,旨在提供一种更可靠和准确的路径来深度挖掘隐藏高性能杂化钙钛矿光伏材料。渐进式机器学习表现的显著提升表明,前述工作所产生的数据集有效提高训练数据集质量,对材料能带带隙预测成功率显著提升。同时,这一前期工作还发现新构建的描述符(体系总电负性)与能带带隙之间存在较强关联,有助于提升机器学习表现。因此,当前的研究成功地验证了渐进式机器学习策略对隐藏的新型功能材料进行精确和深度挖掘的可行性。


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