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昆明理工大學(xué)提出新算法框架 篩選54種高性能光伏材料
2025年08月04日 14:40:25
來源：化工儀器網(wǎng) 作者：小王 點(diǎn)擊量：263
據(jù)悉，昆明理工大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院團(tuán)隊(duì)在“人工智能 材料”交叉領(lǐng)域取得重要突破。
光伏材料是太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)的核心組成部分，是實(shí)現(xiàn)光電效應(yīng)的關(guān)鍵。也正因如此，光伏材料的發(fā)展成為了現(xiàn)階段光伏電池產(chǎn)業(yè)以及光電催化產(chǎn)業(yè)的重要突破口，全球多家科研機(jī)構(gòu)均在嘗試研發(fā)新的高性能光伏材料。
而在研發(fā)的過程中，大量的創(chuàng)新技術(shù)也被引入其中，里面同樣包括了人工智能。并且，人工智能的介入，是充分滲透到光伏材料開發(fā)過程中的多個(gè)環(huán)節(jié)內(nèi)的，包括了材料選擇與性能預(yù)測(cè)，以及光伏組件設(shè)計(jì)與優(yōu)化這種關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
關(guān)于這一點(diǎn)，昆明理工大學(xué)近日就獲得了重要的突破。
據(jù)悉，昆明理工大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院團(tuán)隊(duì)在“人工智能+材料”交叉領(lǐng)域取得重要突破。
該校種曉宇、何京津、馮晶教授團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地提出了“連續(xù)遷移”框架，通過遷移學(xué)習(xí)策略實(shí)現(xiàn)多性能協(xié)同預(yù)測(cè)，為小數(shù)據(jù)集條件下的材料性能預(yù)測(cè)建模提供了新思路。并基于此，成功從18040種候選材料中篩選出54種高性能光伏材料。
根據(jù)昆明理工大學(xué)公布的信息可以了解到。該框架首先基于形成能數(shù)據(jù)建立高精度源域模型，隨后依次通過遷移學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)Ehull、帶隙、體積模量和剪切模量。針對(duì)剪切模量小數(shù)據(jù)量(僅有51條)導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)性能不足的問題，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地提出連續(xù)遷移方法，使用體積模量模型再次作為新源域，進(jìn)一步遷移至剪切模量模型，優(yōu)化模型預(yù)測(cè)性能，顯著提升了小數(shù)據(jù)集條件下的模型可靠性。
這一方法有效解決了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)稀缺場(chǎng)景下的性能瓶頸，為材料多性能協(xié)同優(yōu)化提供了高效計(jì)算范式。同時(shí)該研究不僅為小數(shù)據(jù)集機(jī)器學(xué)習(xí)建模提供了新策略，也為其他材料的性能預(yù)測(cè)與優(yōu)化提供了可推廣的框架。
目前相關(guān)研究成果以"Accelerated multi-property screening of lead-free halide double perovskite via transfer learning"為題，發(fā)表于材料科學(xué)領(lǐng)域頂級(jí)期刊《Advanced Functional Materials》，感興趣的讀者可以自行查閱學(xué)習(xí)。
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