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  有機(jī)太陽(yáng)能電池的聚合物組合方式有千百種，如何找到最適合材料，為當(dāng)前科學(xué)家絞盡腦汁想得出的成果，近日日本科學(xué)家試圖通過(guò)人工智能技術(shù)減少搜索材料時(shí)間，幫助有機(jī)太陽(yáng)能踏進(jìn)商業(yè)化門檻。

  目前有機(jī)太陽(yáng)能電池的光電轉(zhuǎn)換效率太低、處在11%~12%之間，距離商業(yè)化標(biāo)準(zhǔn)15%還有一段距離，科學(xué)家也還沒(méi)找到最適合的聚合物材料，因此有機(jī)太陽(yáng)能還無(wú)法達(dá)到商業(yè)化。日本大阪大學(xué)工學(xué)院準(zhǔn)教授長(zhǎng)澤慎司（ShinjiNagasawa）表示，聚合物與有機(jī)太陽(yáng)能電池的短路電流（short-circuitcurrent）有關(guān)，會(huì)大大影響太陽(yáng)能板的光電轉(zhuǎn)換效率。

  但聚合物由受體單元、予體單元、隔片、烷基鏈組成，研究員佐伯昭紀(jì)（AkinoriSaeki）補(bǔ)充，假設(shè)每個(gè)單元有20種選擇，排列組合數(shù)會(huì)超過(guò)100萬(wàn)。且由于轉(zhuǎn)換效率是綜合各個(gè)復(fù)雜因素的結(jié)果，牽涉到薄膜形態(tài)、p型和n型半導(dǎo)體界面與材料溶解度，即使利用量子化學(xué)計(jì)算也無(wú)法預(yù)測(cè)太陽(yáng)能電池效率。

  如果要一一測(cè)試將會(huì)消耗大量時(shí)間，因此研究員想通過(guò)人工智能來(lái)提高搜尋效率。

  為減少計(jì)算機(jī)篩選數(shù)量，研究團(tuán)隊(duì)先從約500項(xiàng)研究中收集了1,200份有機(jī)太陽(yáng)能數(shù)據(jù)，再用機(jī)器學(xué)習(xí)算法“隨機(jī)森林（RandomForest）”建構(gòu)了一組模型，其中結(jié)合有機(jī)太陽(yáng)能的能隙、分子量、化學(xué)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換效率與電子特性資料，能預(yù)測(cè)潛力設(shè)備的理論轉(zhuǎn)換效率。

  “隨機(jī)森林”可找出材料性能與有機(jī)太陽(yáng)能實(shí)際效率的相關(guān)性，團(tuán)隊(duì)則善加利用這一優(yōu)勢(shì)，將模型用來(lái)篩選新型聚合物的理論轉(zhuǎn)換效率，并成功找出一種先前從未測(cè)試的聚合物。

  雖然實(shí)際測(cè)試之后結(jié)果不如預(yù)期，但該模型在材料結(jié)構(gòu)與性質(zhì)提供許多有用的見(jiàn)解。研究員認(rèn)為，只要加入更多的資料，象是聚合物在水中的溶解度等，就可以進(jìn)一步提高模型實(shí)用性。

  佐伯昭紀(jì)表示，該模型并不完美，準(zhǔn)確度僅20%~50%。不過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)室需要數(shù)月才能得到的結(jié)果，可大大提升太陽(yáng)能電池開(kāi)發(fā)速度。顯然這項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)還不能無(wú)法完全取代人，但仍可為分子設(shè)計(jì)師提供關(guān)鍵材料選項(xiàng)、分擔(dān)工作量，目前研究已發(fā)表在《The Journal of Physical Chemistry Letters》。

  論文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jpclett.8b00635