Perovskite Solar Cells: Predictions and Strategies Learned from Machine Learning to Develop High‐Performing Perovskite Solar Cells (Adv. Energy Mater. 46/2019)

钙钛矿(结构) 材料科学 图层(电子) 能量(信号处理) 极限(数学) 活动层 人工智能 工程物理 光电子学 纳米技术 计算机科学 化学工程 数学分析 工程类 物理 量子力学 薄膜晶体管 数学
作者
Jinxin Li,Basudev Pradhan,Surya Gaur,Jayan Thomas
出处
期刊:Advanced Energy Materials [Wiley]
卷期号:9 (46) 被引量:7
标识
DOI:10.1002/aenm.201970181
摘要

In article number 1901891, Jayan Thomas and co-workers use machine learning (ML) to optimize material composition and predict design strategies and performance of perovskite solar cells. The trend of ML predictions matches well with the Shockley-Queisser limit. Optimum frontier orbital energies between the transport layer and perovskite layer are also predicted.
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