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    重慶大學能源與動力工程學院孫寬研究員團隊研究成果在Science子刊上發表

    作者:能源與動力工程學院 鐘坤煜 來源:新聞網  瀏覽次數: 發布日期:2019/11/13 16:56:31

    重慶大學能源與動力工程學院孫寬研究員帶領的柔性可再生能源材料與器件(La FREMD)團隊與校內外多個研究組合作,最近成功實現通過機器學習篩選有機光伏材料,該成果以《機器學習輔助分子設計及高性能有機光伏材料的效率預測》(Machine learning assisted molecular design and efficiency prediction for high performance organic photovoltaic materials)為題,以重慶大學為第一和通訊單位在Science子刊《Science Advances》(影響因子=12.8)上發表。重慶大學的孫寬研究員和中國科學院重慶綠色智能技術研究院的陸仕榮研究員、肖澤云研究員為共同通訊作者,碩士生孫文博、鄭玉杰博士和博士生楊可為共同第一作者亚博竞猜app下载。至此,孫寬研究員入職重慶大學的5年以來,已在Cell、Nature、Science (CNS)的子刊以第一或通訊作者身份發表4篇原創論文。

    有機太陽能電池是一種將太陽能轉化為電能的直接且經濟的方式。近年來,有機太陽能電池研究經歷了快速發展,光電轉換效率(PCE)已超過17%。直到現在,有機光伏研究主要致力于建立新的材料分子結構與其光伏特性之間的關系亚博竞猜app下载。該過程通常涉及光伏材料的設計與合成,材料光電性質的表征,以及光伏電池的組裝和優化。這種傳統方法包括對化學合成和器件制備進行精細控制及優化亚博竞猜app下载,需要大量的資源投入和較長的研究周期,因此有機光伏材料的開發速度一直較慢。自1973年有機太陽能電池被首次報道以來亚博竞猜app下载,合成并在光伏器件中測試過的有機太陽能電池給體材料分子不足2000種。不過,在這半個世紀探索中產生的實驗數據卻是寶貴的。然而到目前為止,在尋找高性能有機光伏材料時數據的潛在價值尚未得到充分利用。為了從這些數據中提取有用信息亚博竞猜app下载,需要一種能夠掃描大量數據集并提取特征之間關系的程序亚博竞猜app下载。機器學習正是滿足要求的一種算法,其提供了一套計算工具亚博竞猜app下载,能夠根據誤差(或損失函數)最小化或概率規則(例如最大化似然性)學習和識別模式或關系亚博竞猜app下载,并預測結果或做出決策。這種數據驅動的方法使機器學習能夠預測廣泛的材料特性亚博竞猜app下载,而無需對這些特性背后的化學或物理學原理進行深入了解。

    近日亚博竞猜app下载,重慶大學能源與動力工程學院La FREMD團隊聯合自動化學院、計算機學院、經管學院、華北理工大學以及中國科學院重慶綠色智能技術研究院的多個團隊,在開發高性能有機太陽能電池給體材料的過程中亚博竞猜app下载,利用機器學習在合成新材料之前建立化學結構和光伏特性之間的關系,并對新材料進行效率預測。該項目首先建立了一個包含已被文獻報道過的1700多種有機太陽能電池給體材料的數據庫。通過監督學習亚博竞猜app下载,項目設計的機器學習模型可以建立“結構-性能”關系,從而實現有機光伏材料的快速篩選。項目探索了數種分子結構的表達形式,如分子結構圖亚博竞猜app下载、ASCII碼字符串亚博竞猜app下载、分子描述符及分子指紋等作為多種機器學習算法的輸入亚博竞猜app下载,發現長度超過1000位的分子指紋可獲得高預測準確率,是進行這類機器學習的最佳表達形式。此外,作者利用機器學習模型預測了10種新設計的給體材料,模型的預測結果和實驗結果之間的具有良好的一致性,從而進一步驗證了機器學習方法的可靠性。結果表明機器學習是預評估和篩選有機光伏新材料的有力工具,該方法可加速有機太陽能電池領域的發展。

    該研究工作得到了國家自然科學基金亚博竞猜app下载、國家儀器專項、中科院百人計劃以及重慶市科委項目的資助。作者同時感謝中科院化學所的李永舫院士對研究工作提出寶貴意見。

    全文鏈接:https://advances.sciencemag.org/content/5/11/eaay4275




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