有機太陽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)家試圖通過人工智能技術(shù)減少搜索材料時間,幫助有機太陽能踏進商業(yè)化門檻。
目前有機太陽能電池的光電轉(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)家也還沒找到最適合的聚合物材料,因此有機太陽能還無法達到商業(yè)化。日本大阪大學(xué)工學(xué)院準(zhǔn)教授長澤慎司(ShinjiNagasawa)表示,聚合物與有機太陽能電池的短路電流(short-circuitcurrent)有關(guān),會大大影響太陽能板的光電轉(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(AkinoriSaeki)補充,假設(shè)每個單元有20種選擇,排列組合數(shù)會超過100萬。且由于轉(zhuǎn)換效率是綜合各個復(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)計算也無法預(yù)測太陽能電池效率。
如果要一一測試將會消耗大量時間,因此研究員想通過人工智能來提高搜尋效率。
為減少計算機篩選數(shù)量,研究團隊先從約500項研究中收集了1,200份有機太陽能數(shù)據(jù),再用機器學(xué)習(xí)算法“隨機森林(RandomForest)”建構(gòu)了一組模型,其中結(jié)合有機太陽能的能隙、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)測潛力設(shè)備的理論轉(zhuǎn)換效率。
“隨機森林”可找出材料性能與有機太陽能實際效率的相關(guān)性,團隊則善加利用這一優(yōu)勢,將模型用來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試的聚合物。
雖然實際測試之后結(jié)果不如預(yù)期,但該模型在材料結(jié)構(gòu)與性質(zhì)提供許多有用的見解。研究員認為,只要加入更多的資料,象是聚合物在水中的溶解度等,就可以進一步提高模型實用性。
佐伯昭紀表示,該模型并不完美,準(zhǔn)確度僅20%~50%。不過機器學(xué)習(xí)能夠?qū)崟r預(yù)測實驗室需要數(shù)月才能得到的結(jié)果,可大大提升太陽能電池開發(fā)速度。顯然這項機器學(xué)習(xí)技術(shù)還不能無法完全取代人,但仍可為分子設(shè)計師提供關(guān)鍵材料選項、分擔(dān)工作量,目前研究已發(fā)表在《The Journal of Physical Chemistry Letters》。
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