内量子效率97.1%
通过机器学习筛选出的石榴石基近红外荧光粉，兼具高量子效率与良好热稳定性。
Xu, Wei · Rui, Wang · 胡春海 · Guilin, Wen · Junqi, Cui · 郑龙江 · Sun, Zhen · 张云刚 · 张治国
npj Computational Materials 2024
协同训练模型利用未标记数据扩充训练集，解决了小样本导致的过拟合问题，从而能够准确预测未探索的石榴石组成。
筛选出的材料内量子效率高达97.1%，意味着吸收的光子几乎全部转化为近红外发射。
该荧光粉在较高温度下仍能保持发光性能，有利于在LED等发热器件中长期稳定工作。