研究目的
研究有机光伏材料的化学结构与光伏性能之间的关系，以加速高性能有机光伏材料的发展。
研究成果
该研究表明，机器学习（尤其是以分子指纹作为输入）能有效预测有机光伏材料的性能，为加速高效有机光伏电池的研发提供了新方法。
研究不足
该研究承认，深度学习模型要实现高精度需要大型数据库，并且处理复杂且真实的分子结构存在挑战。
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机器学习辅助的高性能有机光伏材料分子设计与效率预测
DOI：10.1126/sciadv.aay4275
期刊：Science Advances
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
在寻找有机光伏（OPV）高性能材料的过程中，若能在合成前就建立化学结构与光伏性能的关系，将具有重要意义。本研究首先建立了包含文献报道的1700余种给体材料的数据库。通过监督学习，我们的机器学习（ML）模型能够构建结构-性能关系，从而实现对OPV材料的快速筛选。我们探索了分子结构的多种表达形式（即图像、ASCII字符串、描述符和指纹）作为不同机器学习算法的输入。研究发现，长度超过1000位的指纹可获得高预测精度。通过筛选10种新设计的给体材料，进一步验证了本方法的可靠性，模型预测与实验结果具有良好的一致性。结果表明，机器学习是预筛选新型OPV材料的强大工具，可加速该领域的发展。
作者：
Wenbo Sun，Yujie Zheng，Ke Yang，Qi Zhang，Akeel A. Shah，Zhou Wu，Yuyang Sun，Liang Feng，Dongyang Chen，Zeyun Xiao，Shirong Lu，Yong Li，Kuan Sun
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