新材料的發(fā)現(xiàn)是一個領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵。本文提出了一種閉環(huán)材料發(fā)現(xiàn)工作流程,結(jié)合高通量合成、自動化表征和機器學(xué)習(xí),快速篩選出具體特定屬性的有機半導(dǎo)體材料。這一創(chuàng)新工作流極大地加速了材料發(fā)現(xiàn)的速度,僅用幾個月就發(fā)現(xiàn)了性能卓越的分子,并實現(xiàn)了認(rèn)證效率25.9%的鈣鈦礦電池。這項工作不僅為太陽能材料的開發(fā)提供了新思路,也為其他領(lǐng)域的研究開辟了全新可能性。
新材料如何塑造未來?
從硅到鋰電池,從有機半導(dǎo)體到高分子光電材料,材料科學(xué)的突破始終驅(qū)動著技術(shù)革命。然而,傳統(tǒng)材料開發(fā)依賴科學(xué)家大量的時間和試錯過程,通常需要數(shù)十年的努力。
近年來,隨著人工智能和自動化技術(shù)的發(fā)展,科學(xué)家們開始探索更高效的材料開發(fā)方法。通過機器學(xué)習(xí)分析海量數(shù)據(jù),并結(jié)合自動化合成和表征,材料科學(xué)正邁向一個前所未有的高效時代。
閉環(huán)自動化材料發(fā)現(xiàn)工作流由以下五個部分組成:
1.虛擬數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建與分子庫的合成:根據(jù)設(shè)計原則生成初步的分子集合;
2.密度泛函理論(DFT)計算:提取分子的關(guān)鍵描述符;
3.高通量有機合成與光電表征:快速獲取大規(guī)模的實驗數(shù)據(jù);
4.器件及半器件的制備與表征:評估材料的實際性能;
5.機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與迭代優(yōu)化:通過不斷更新模型,提高預(yù)測精度和發(fā)現(xiàn)效率。
構(gòu)建用于訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型的初始數(shù)據(jù)庫是關(guān)鍵的一步,其核心原則是分子多樣性。多樣性的分子結(jié)構(gòu)能夠確保模型不偏向某些局部特征,而能廣泛捕捉影響材料性能的關(guān)鍵因素。
為了構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型,本文選擇了一組能充分反映器件性能差異的描述符,而非依賴于特定的假設(shè)。這些描述符包括:
·分子統(tǒng)計:例如原子種類數(shù)、芳香鍵數(shù)目和特定官能團的分布;
·理論計算特征:如溶解度對數(shù)值、分子軌道能級(HOMO/LUMO)、偶極矩以及幾何性質(zhì)(如旋轉(zhuǎn)常數(shù))。
為了驗證機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測新分子性能的能力,作者進行了兩輪閉環(huán)材料優(yōu)化實驗。這一過程包括:
1.通過機器學(xué)習(xí)模型和貝葉斯選擇標(biāo)準(zhǔn),篩選出潛在候選分子;
2.自動化合成這些分子;
3.進行器件表征,并用新數(shù)據(jù)更新模型。
為了深入理解機器學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)機制,并找出影響器件性能的關(guān)鍵物理參數(shù),本文進一步進行了以下分析:
1.分子描述符的重要性:分析哪些描述符對模型的預(yù)測性能最為關(guān)鍵;
2.模型泛化能力評估:評估描述符對未見過的結(jié)構(gòu)單元和新分子的預(yù)測能力;
3.實驗觀測對模型性能的影響:探索其他可能影響性能的特性(如PCE與器件參數(shù)的關(guān)系),以尋找潛在的中間測量指標(biāo),從而加速實驗迭代。
最后,為了幫助化學(xué)家和材料科學(xué)家更直觀地理解研究結(jié)果,作者用化學(xué)語言解讀了機器學(xué)習(xí)的結(jié)果。比如,通過分析三苯胺的存在與否、TPSA(拓?fù)錁O性表面積)、雜原子和取代基位置等因素,可以快速縮小分子結(jié)構(gòu)選擇范圍,從而優(yōu)化材料設(shè)計。
論文信息:
標(biāo)題:Inverse design workflow discovers hole-transport materials tailored for perovskite solar cells
第一作者:武建昌,Luca Torresi, 胡曼曼, Patrick Reiser
通訊作者:武建昌,王露遙,Sang Il Seok, Pascal Friederich, Christoph J. Brabec
通訊單位:德國赫姆霍茲研究所 (Helmholtz-Institut Erlangen-Nürnberg),埃爾朗根-紐倫堡大學(xué) (Friedrich-Alexander-Universit?t Erlangen-Nürnberg),廈門大學(xué),韓國蔚山國立科學(xué)技術(shù)院,卡爾斯魯厄理工學(xué)院
https://www.science.org/doi/10.1126/science.ads0901
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