研究目的
研究利用集成深度神经网络预测有机太阳能电池中给体分子的HOMO值，以加速高效材料的发现。
研究成果
SINet架构通过同时利用SMILES和InChI分子表征，并采用从大型DFT计算数据集到小型实验数据集的迁移学习方法，显著提升了HOMO值的预测精度。该方法展现了机器学习加速有机太阳能电池高效材料发现的潜力，为能源?；峁┝思咔熬暗慕饩龇桨?。
研究不足
该研究的局限性在于可用于训练和验证的实验数据集规模与多样性有限。模型的性能取决于用于迁移学习的DFT计算数据的质量与代表性。
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[IEEE 2019国际神经网络联合会议(IJCNN) - 匈牙利布达佩斯(2019.7.14-2019.7.19)] 2019国际神经网络联合会议(IJCNN) - 基于集成神经网络的迁移学习用于有机太阳能电池筛选
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[IEEE 2019国际神经网络联合会议(IJCNN) - 匈牙利布达佩斯(2019.7.14-2019.7.19)] 2019国际神经网络联合会议(IJCNN) - 基于集成神经网络的迁移学习用于有机太阳能电池筛选
DOI：10.1109/ijcnn.2019.8852446
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
有机太阳能电池是解决全球清洁能源?；囊幌钋熬肮憷募际酢Ｈ欢?，为太阳能电池生成候选化合物是一个耗时过程，需要进行数千小时的实验室分析。对于太阳能电池而言，最重要的特性是功率转换效率，该效率取决于供体分子的最高占据分子轨道（HOMO）值。最近，机器学习技术在构建有机光伏电池（OPV）供体结构HOMO值的预测模型方面被证明非常有效。由于实验数据集规模有限，当前机器学习模型是基于密度泛函理论（DFT）计算得出的数据进行训练的。SMILES或InChI等分子线性符号是描述供体分子结构的常用输入表示方式。这两种线性表示编码了不同信息，例如SMILES定义键类型而InChI定义质子化状态。本研究提出了一种名为SINet的集成深度神经网络架构，该架构同时利用SMILES和InChI分子表示来预测HOMO值，并借助从大规模DFT计算数据集——哈佛CEP进行迁移学习的潜力，为规模相对较小的HOPV数据集构建更稳健的预测模型。哈佛CEP数据集包含230万个OPV候选供体结构的分子结构与性质信息，而HOPV分别包含350个和243个分子的DFT计算值与实验值。结果表明，通过迁移学习和利用两种分子表示方式，模型性能获得了显著提升。
作者：
Arindam Paul，Dipendra Jha，Reda Al-Bahrani，Wei-keng Liao，Alok Choudhary，Ankit Agrawal
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