研究人员使用机器学习加速钙钛矿合金的计算研究

CEST Group 的研究人员发表了一篇论文，证明机器学习可用于识别太阳能电池的最佳钙钛矿材料。 钙钛矿电池是一种新技术，由于其高效率而受到广泛关注。 与传统的硅基电池相比，它们还有可能大幅降低制造成本。

钙钛矿电池在高温和潮湿等极端环境条件下的快速降解阻碍了它们的商业化。 这些太阳能电池还含有对环境有害的有毒物质。 寻找不受这些问题困扰的新钙钛矿材料是一个持续的过程。 然而，现有的实验和计算方法无法测试大量候选材料。

来自中国图尔库大学和 CEST 的 Jarno Laakso、Patrick Rinke 和合作者开发了一种基于机器学习的新方法来预测钙钛矿的特性。 这种新方法加快了计算速度，可用于研究钙钛矿合金。 这些合金包含许多潜在的太阳能电池材料候选者。 然而，传统的计算方法使得研究它们变得困难。

来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2022-11-machine-perovskite-alloy-materials.html