机器学习筛选钝化分子

冠军效率25.41%

构建高精度机器学习模型筛选小分子钝化剂，预测并验证了三种能大幅提升钙钛矿电池效率的分子。

张鑫 · Ding, Bin · 73568720 · 刘彦 · Zhang, Gao · Li-Rong, Zeng · Yang, Lijun · Chang-Jiu, Li · 杨冠军 · Nazeeruddin M.K. · Chen, Bo

Advanced Functional Materials 2024

参数信息

实验验证三种分子可将绝对效率提升超过2%，冠军器件效率达25.41%。

提出随机抽取可恢复交叉验证（RE-RCV），在有限数据集下降低模型评价误差。

从31个特征中识别出偶极矩、氢键受体数和HOMO-LUMO能隙为影响钝化的主要因素。