夜雨聆风
近日，香港城市大学曾晓成&朱宗龙&剑桥大学Samuel D. Stranks团队在Nature上发文，提出了一种自主闭环框架，将机器学习machine learning (ML)驱动的材料发现与自动化制造平台相结合，用于可重复制备钙钛矿太阳能电池。
采用主动学习和量子建模快速识别高性能分子，利用贝叶斯优化和符号回归，在反馈回路中持续改进制造工艺。这种集成方法，成功发现了一种钝化分子：5-(氨甲基)烟腈氢碘化物5-(aminomethyl)nicotinonitrile hydroiodide (5ANI)，并利用该分子制备了功率转换效率power conversion efficiency (PCE)为27.22%（经认证的最大功率点跟踪maximum power point tracking (MPPT) 效率为27.18%）的0.05 cm²太阳能电池和功率转换效率为23.49%的21.4 cm²微型组件。这些器件展现出了长期运行稳定性，在ISOS-L-1I协议下，连续运行1200小时后，仍能保持初始效率98.7%。
该自动化平台，实现了比手工制造高近5倍的效率重复性。这项工作建立了自动化闭环系统，将机器学习驱动的发现与自动化制造的高保真数据相结合，有助于光伏和材料领域的自主发现和智能制造。
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