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 據(jù)悉，近日，東南大學(xué)物理學(xué)院王金蘭教授課題組通過結(jié)合機器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)和密度泛函理論(DFT)，提出了一套智能化的材料設(shè)計新策略，成功預(yù)測了5000余種潛在有機無機雜化鈣鈦礦材料（HOIPs）的帶隙，并且從中挑選出了多種環(huán)境穩(wěn)定、帶隙適中的無鉛HOIPs太陽能電池材料。該研究成果在線發(fā)表在Nature子刊《自然•通訊》(Nature Communications)上，標題為Accelerated discovery of stable lead-free hybrid organic-inorganic perovskites via machine learning。

　　能源危機的大背景下，迫切需要高效無毒的新型太陽能電池材料來取代傳統(tǒng)的化石能源。然而傳統(tǒng)的材料設(shè)計方法存在著效率低下，資源浪費嚴重等問題，尤其是面對成千上萬種候選材料時，這種方法更是捉襟見肘。最近，ML技術(shù)在材料設(shè)計領(lǐng)域嶄露頭角。通過繞過復(fù)雜的量子力學(xué)，ML技術(shù)不僅可以大大加快新型功能材料的設(shè)計，而且還能從材料數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到材料基本的構(gòu)效關(guān)系。這一新的材料設(shè)計策略已經(jīng)在分子有機發(fā)光二極管、形狀記憶合金、壓電體等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用，然而還未在極具光伏應(yīng)用潛力的有機無機雜化鈣鈦礦領(lǐng)域得到有效探索。

　　東南大學(xué)物理學(xué)院王金蘭教授課題組基于ML技術(shù)和DFT計算，開發(fā)了一種靶向驅(qū)動法用于發(fā)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的無鉛HOIPs。研究人員從212個已報道的HOIPs帶隙值中訓(xùn)練ML模型，成功預(yù)測了5000多種潛在HOIPs的帶隙，最終篩選出六種具有適當太陽能帶隙和室溫?zé)岱€(wěn)定性的正交無鉛HOIPs，其中兩種在可見區(qū)域具有直接帶隙和優(yōu)異的環(huán)境穩(wěn)定性。研究人員還通過ML技術(shù)進行大數(shù)據(jù)挖掘，獲得了影響理想HOIPs太陽能電池性能的關(guān)鍵因素。這一靶向驅(qū)動法克服了傳統(tǒng)試錯法的主要障礙，不僅可以瞬間達到DFT精度，而且特別適用于小數(shù)據(jù)集。這一工作極大地加速了具有光伏應(yīng)用潛力的雜化鈣鈦礦材料設(shè)計進程，并可應(yīng)用于其他功能材料的設(shè)計與發(fā)現(xiàn)。本文第一作者為東南大學(xué)物理學(xué)院碩士一年級學(xué)生陸帥華，物理學(xué)院教師周跫樺老師為共同第一作者，王金蘭教授為論文唯一通訊作者。該工作受到國家重點研發(fā)計劃、國家杰出青年基金等項目資助。