Material Evaluation: The Use of Deep Learning to Fast Evaluate Organic Photovoltaic Materials (Adv. Theory Simul. 1/2019)

有机太阳能电池 光伏系统 深度学习 光伏 计算机科学 人工智能 功率(物理) 非线性系统 材料科学 纳米技术 工程物理 工艺工程 电气工程 工程类 物理 量子力学
作者
Wenbo Sun,Meng Li,Yong Li,Zhou Wu,Yuyang Sun,Shirong Lu,Zeyun Xiao,Baomin Zhao,Kuan Sun
出处
期刊:Advanced theory and simulations [Wiley]
卷期号:2 (1) 被引量:1
标识
DOI:10.1002/adts.201970001
摘要

The development of organic photovoltaics (OPV) is hindered by slow screening of photo-active materials through experiments. In article number 1800116, Wenbo Sun, Yong Li, Kuan Sun, and co-workers describe a deep learning model that allows direct use of pictures of chemical structures as input, possesses an excellent nonlinear analyzing capability, and has a low demand for computing power. The results suggest that deep learning is promising for quickly evaluating new OPV materials.

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