功能齐全有机光电设备使用自驾驶实验室设计、编译和定性人工智能首次完成有机太阳能电池完全自主优化周期
优化光电设备通常需要大量时间和人员,因为有许多可能的素材和编程此外,通过试判探索参数需要多项实验,使其不切实际和代价昂贵。
现在Tobias OsterriedHelmholtz Institute-Erlangen-Nürnberg,德国和同事搭建系统加速进程结合AI引导样本选择和自动化高通量实验平台与贝叶斯优化法以寻找多维空间最优性能参数
Osterrieder和同事进行了两次实验测试他们的系统第一次实验中,他们优化了太阳电池永久活层,仅优化材料比二次实验中,通过同时优化物料解决方案比、富集度和旋转拼速两次实验都旨在提高太阳能电池转换效率团队发现,通过为细胞确定最优参数并获取精确客观功能,可自主优化复杂光电子设备,只有40个样本相形之下,传统的试试Edisonian方法需要约1000样本团队集成自驱动实验室使用AI算法优化有机光电设备,控制其组成和过程参数
高自主实验室能帮助我们加速从学术界大问题到产业问题寻找技术解决方案, 对我们世界范围面临的问题大有影响, 包括最重要的问题之一-可再生能源-评论Milad Abolhasani北卡罗来纳州立大学自驾驶实验室专家并振洲计算素材科学家中国南开大学表示,澳门万博公司深入了解结构-形式关系形态特征与电子特征开发效率更高、成本效益更高的有机太阳能电池,并有可能应用可再生能源和可持续技术
引用
TOSTRIEDERet al,能源环境科学文献202316398410.1039/d3ee02027d)
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