Applications and potentials of machine learning in optoelectronic materials research: An overview and perspectives

计算机科学 材料信息学 过程(计算) 表征(材料科学) 人工智能 材料科学 机器学习 纳米技术 健康信息学 工程信息学 操作系统 医学 护理部 公共卫生
作者
Cheng-Zhou 城洲 Zhang 张,Xiao-Qian 小倩 Fu 付
出处
期刊:Chinese Physics B [IOP Publishing]
卷期号:32 (12): 126103-126103 被引量:1
标识
DOI:10.1088/1674-1056/ad01a4
摘要

Optoelectronic materials are essential for today’s scientific and technological development, and machine learning provides new ideas and tools for their research. In this paper, we first summarize the development history of optoelectronic materials and how materials informatics drives the innovation and progress of optoelectronic materials and devices. Then, we introduce the development of machine learning and its general process in optoelectronic materials and describe the specific implementation methods. We focus on the cases of machine learning in several application scenarios of optoelectronic materials and devices, including the methods related to crystal structure, properties (defects, electronic structure) research, materials and devices optimization, material characterization, and process optimization. In summarizing the algorithms and feature representations used in different studies, it is noted that prior knowledge can improve optoelectronic materials design, research, and decision-making processes. Finally, the prospect of machine learning applications in optoelectronic materials is discussed, along with current challenges and future directions. This paper comprehensively describes the application value of machine learning in optoelectronic materials research and aims to provide reference and guidance for the continuous development of this field.
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