Enhancing Power Conversion Efficiency of Perovskite Solar Cells Through Machine Learning Guided Experimental Strategies

材料科学 钙钛矿(结构) 能量转换效率 功率(物理) 工程物理 光电子学 纳米技术 化学工程 量子力学 物理 工程类
作者
Antai Yang,Yonggui Sun,Jingzi Zhang,Fei Wang,Chengquan Zhong,Yang Chen,Hanlin Hu,Jiakai Liu,Xi Lin
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
被引量:1
标识
DOI:10.1002/adfm.202410419
摘要

Abstract Predicting the power conversion efficiency (PCE) using machine learning (ML) can effectively accelerate the experimental process of perovskite solar cells (PSCs). In this study, a high‐quality dataset containing 2079 experimental PSCs is established to predict PCE values using an accurate ML model, achieving an impressive coefficient of determination ( R 2 ) value of 0.76. In the 12 validation experiments with PSCs, the average absolute error between the observed and predicted PCE values is only 1.6%. Leveraging the recommended improvement solutions from the ML model, the device's PCE to 25.01% in experimental PSCs is successfully enhanced, thus truly realizing the objective of machine learning‐guided experiments. In addition, by improving the PCE of specific devices, the predicted value can reach 28.19%. The ML model has provided feasible strategies for experimentally improving the PCE of PSCs, which play a crucial role in achieving PCE breakthroughs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
体贴凌柏发布了新的文献求助10
刚刚
开心快乐发大财完成签到,获得积分10
2秒前
萌萌哒完成签到,获得积分10
2秒前
小龅牙吖完成签到,获得积分10
2秒前
Propitious完成签到,获得积分10
3秒前
徐先生1106完成签到,获得积分10
3秒前
Epiphany完成签到,获得积分10
4秒前
舒心的久完成签到 ,获得积分10
4秒前
闻巷雨完成签到 ,获得积分10
6秒前
北风完成签到,获得积分10
7秒前
xliiii完成签到,获得积分10
7秒前
时光倒流的鱼完成签到,获得积分10
8秒前
LL完成签到,获得积分10
8秒前
李李完成签到,获得积分20
8秒前
雨无意完成签到,获得积分10
9秒前
盛宇大天才完成签到,获得积分10
11秒前
游戏人间完成签到 ,获得积分10
12秒前
13秒前
科研通AI5应助淡淡的忆彤采纳,获得10
13秒前
早日毕业完成签到,获得积分10
13秒前
Billie完成签到,获得积分10
14秒前
积极行天完成签到,获得积分10
14秒前
98完成签到,获得积分10
15秒前
nkmenghan完成签到,获得积分20
16秒前
韶邑完成签到,获得积分10
16秒前
penzer完成签到 ,获得积分10
17秒前
suwan完成签到,获得积分10
18秒前
张瀚文完成签到 ,获得积分10
21秒前
不吃香菜完成签到 ,获得积分10
23秒前
何日完成签到,获得积分10
25秒前
明天完成签到,获得积分10
25秒前
rrrick完成签到,获得积分10
25秒前
XF发布了新的文献求助10
26秒前
结实乐曲完成签到,获得积分10
26秒前
26秒前
27秒前
顺利紫山完成签到,获得积分10
28秒前
liaodongjun完成签到,获得积分10
29秒前
30秒前
ma完成签到,获得积分10
30秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038303
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576013
关于积分的说明 11374210
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029