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最近，电视机器学习（ML）技术已经在材料设计等方面凸显其强大的功能，电视其不仅可以快速准确地实现材料设计，也可以从巨大的材料数据库中挖掘出材料的构效关系。研究人员从212个已报道的HOIPs带隙值中训练ML模型，推荐推荐然后成功地从5158种未开发的潜在HOIPs中筛选出六种具有适当太阳能带隙和室温热稳定性的正交无铅HOIPs，推荐推荐其中两种在可见区域具有直接带隙和优异的环境稳定性。【图文导读】图一无铅HOIPs的设计框架结合ML和DFT的材料设计框架用于高效搜寻具有适当带隙的稳定无铅化HOIPs，电视蓝框代表由已报道过的HOIP数据训练ML模型的材料筛选过程，电视之后，利用DFT进一步计算这些候选材料的电子性质并评估其稳定性，如绿框所示图二用于训练和测试HOIPs的输入数据（a）212种高通量HOIPs结构，将11种有机小分子（A位点）与32种二价金属离子（B位点）结合组成ML模型的输入数据集，X是典型的卤化物（b）HOIPs的容忍因子和带隙关系在训练（蓝点）和测试（红点）中的数据可视化，整个数据集包括金属、半导体和绝缘体图三所选特征的重要性和相关性（a）使用GBR算法对14种选定的特征进行排序（b）HOIPs所选特征中的皮尔逊相关系数矩阵热度图图四ML模型的结构与见解（a）测试带隙和预测带隙的拟合结果，计算决定系数（R2）、皮尔逊系数（r）和均方差（MSE）以评估预测的误差，子图是对数据进行5次交叉验证分割时模型精度的收敛性（b）对来自训练ML模型的预测数据集带隙的容忍因子散点图（蓝色、红色和深灰色点分别代表训练、测试和预测集）所有潜在HOIPs的（c）容忍因子、（d）八面体因素、（e）A-位点离子的离子极化率和（f）B位点离子的电负性与预测带隙关系的数据可视化，虚线框表示每个特征的适当范围图五与DFT计算的对比（a）六种筛选验证的HOIPs在ML预测和DFT计算结果之间的比较DFT计算的（b）优化结构、（c）能带结构、（d）电子投影态密度以及（e）在300K下，对C2H5OSnBr3和C2H6NSnBr3进行5ps的AIMD模拟的总能量，（d）中的子图是靠近费米能级的投影态密度【小结】不同于那些需要在DFT水平上搜寻整个化学空间的高通量筛选方法，目前的ML和DFT组合方案只需在DFT水平上计算最具前景的HOIPs，这样可以极大地节省计算资源。

HOIPs是一种极具前景的光电材料，推荐推荐其最显著的优点包括高功率转换效率（PCE）、易合成以及可调的带隙等。文献连接：电视Accelerateddiscoveryofstablelead-freehybridorganic-inorganicperovskitesviamachinelearning（NatureCommunications,2018,DOI:10.1038/s41467-018-05761-w）【作者简介】王金兰教授现任职于东南大学物理学院，电视博士生导师，国家杰出青年基金获得者（2015）、江苏省333高层次人才支持计划第二层次获得者（2016）、国务院特殊津贴获得者（2018）。

但存在两个关键的不足限制了HOIPs的商业应用，推荐推荐其中之一便是毒性（这也是一个严重的问题），推荐推荐主要是材料中含有铅（Pb）元素，其次是环境稳定性较差。

之后，电视通过ML数据挖掘出了一种HOIPs带隙的紧密性结构-性质关系，电视发现影响理想HOIPs太阳能电池性能的因素包括容忍因子、八面体因子、金属电负性以及有机分子的极化率。没想到这位主人的反应居然是这样的，推荐推荐他居然说：你家的狗怎么了？我家的狗不会在车上尿尿的。

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