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  新材料的發現是一個領域發展的關鍵。本文提出了一種閉環材料發現工作流程，結合高通量合成、自動化表征和機器學習，快速篩選出具體特定屬性的有機半導體材料。這一創新工作流極大地加速了材料發現的速度，僅用幾個月就發現了性能卓越的分子，并實現了認證效率25.9%的鈣鈦礦電池。這項工作不僅為太陽能材料的開發提供了新思路，也為其他領域的研究開辟了全新可能性。

新材料如何塑造未來？

  從硅到鋰電池，從有機半導體到高分子光電材料，材料科學的突破始終驅動著技術革命。然而，傳統材料開發依賴科學家大量的時間和試錯過程，通常需要數十年的努力。

  近年來，隨著人工智能和自動化技術的發展，科學家們開始探索更高效的材料開發方法。通過機器學習分析海量數據，并結合自動化合成和表征，材料科學正邁向一個前所未有的高效時代。

  閉環自動化材料發現工作流由以下五個部分組成：

  1.虛擬數據庫的創建與分子庫的合成：根據設計原則生成初步的分子集合；

  2.密度泛函理論（DFT）計算：提取分子的關鍵描述符；

  3.高通量有機合成與光電表征：快速獲取大規模的實驗數據；

  4.器件及半器件的制備與表征：評估材料的實際性能；

  5.機器學習模型的訓練與迭代優化：通過不斷更新模型，提高預測精度和發現效率。

  構建用于訓練機器學習模型的初始數據庫是關鍵的一步，其核心原則是分子多樣性。多樣性的分子結構能夠確保模型不偏向某些局部特征，而能廣泛捕捉影響材料性能的關鍵因素。

  為了構建機器學習模型，本文選擇了一組能充分反映器件性能差異的描述符，而非依賴于特定的假設。這些描述符包括：

  ·分子統計：例如原子種類數、芳香鍵數目和特定官能團的分布；

  ·理論計算特征：如溶解度對數值、分子軌道能級（HOMO/LUMO）、偶極矩以及幾何性質（如旋轉常數）。

  為了驗證機器學習模型預測新分子性能的能力，作者進行了兩輪閉環材料優化實驗。這一過程包括：

  1.通過機器學習模型和貝葉斯選擇標準，篩選出潛在候選分子；

  2.自動化合成這些分子；

  3.進行器件表征，并用新數據更新模型。

  為了深入理解機器學習模型的學習機制，并找出影響器件性能的關鍵物理參數，本文進一步進行了以下分析：

  1.分子描述符的重要性：分析哪些描述符對模型的預測性能最為關鍵；

  2.模型泛化能力評估：評估描述符對未見過的結構單元和新分子的預測能力；

  3.實驗觀測對模型性能的影響：探索其他可能影響性能的特性（如PCE與器件參數的關系），以尋找潛在的中間測量指標，從而加速實驗迭代。

  最后，為了幫助化學家和材料科學家更直觀地理解研究結果，作者用化學語言解讀了機器學習的結果。比如，通過分析三苯胺的存在與否、TPSA（拓撲極性表面積）、雜原子和取代基位置等因素，可以快速縮小分子結構選擇范圍，從而優化材料設計。

  論文信息：

  標題：Inverse design workflow discovers hole-transport materials tailored for perovskite solar cells

  第一作者：武建昌，Luca Torresi, 胡曼曼, Patrick Reiser

  通訊作者：武建昌，王露遙，Sang Il Seok, Pascal Friederich, Christoph J. Brabec

  通訊單位：德國赫姆霍茲研究所 (Helmholtz-Institut Erlangen-Nürnberg)，埃爾朗根-紐倫堡大學 （Friedrich-Alexander-Universit?t Erlangen-Nürnberg），廈門大學，韓國蔚山國立科學技術院，卡爾斯魯厄理工學院

  https://www.science.org/doi/10.1126/science.ads0901