Predicting the Formability of Hybrid Organic–Inorganic Perovskites via an Interpretable Machine Learning Strategy

成形性 离子半径 钙钛矿(结构) 半径 材料科学 计算机科学 人工智能 离子 物理 化学 复合材料 结晶学 计算机安全 量子力学
作者
Shilin Zhang,Tian Lu,Pengcheng Xu,Qiuling Tao,Minjie Li,Wencong Lu
出处
期刊:Journal of Physical Chemistry Letters [American Chemical Society]
卷期号:12 (31): 7423-7430 被引量:50
标识
DOI:10.1021/acs.jpclett.1c01939
摘要

Predicting the formability of perovskite structure for hybrid organic–inorganic perovskites (HOIPs) is a prominent challenge in the search for the required materials from a huge search space. Here, we propose an interpretable strategy combining machine learning with a shapley additive explanations (SHAP) approach to accelerate the discovery of potential HOIPs. According to the prediction of the best classification model, top-198 nontoxic candidates with a probability of formability (Pf) of >0.99 are screened from 18560 virtual samples. The SHAP analysis reveals that the radius and lattice constant of the B site (rB and LCB) are positively related to formability, while the ionic radius of the A site (rA), the tolerant factor (t), and the first ionization energy of the B site (I1B) have negative relations. The significant finding is that stricter ranges of t (0.84–1.12) and improved tolerant factor τ (critical value of 6.20) do exist for HOIPs, which are different from inorganic perovskites, providing a simple and fast assessment in the design of materials with an HOIP structure.
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