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昆明理工大学提出新算法框架 筛选54种高性能光伏材料
2025年08月04日 14:40:25
来源：化工仪器网 作者：小王 点击量：311
据悉，昆明理工大学材料科学与工程学院团队在“人工智能 材料”交叉领域取得重要突破。
光伏材料是太阳能光伏发电系统的核心组成部分，是实现光电效应的关键。也正因如此，光伏材料的发展成为了现阶段光伏电池产业以及光电催化产业的重要突破口，全球多家科研机构均在尝试研发新的高性能光伏材料。
而在研发的过程中，大量的创新技术也被引入其中，里面同样包括了人工智能。并且，人工智能的介入，是充分渗透到光伏材料开发过程中的多个环节内的，包括了材料选择与性能预测，以及光伏组件设计与优化这种关键环节。
关于这一点，昆明理工大学近日就获得了重要的突破。
据悉，昆明理工大学材料科学与工程学院团队在“人工智能+材料”交叉领域取得重要突破。
该校种晓宇、何京津、冯晶教授团队创新性地提出了“连续迁移”框架，通过迁移学习策略实现多性能协同预测，为小数据集条件下的材料性能预测建模提供了新思路。并基于此，成功从18040种候选材料中筛选出54种高性能光伏材料。
根据昆明理工大学公布的信息可以了解到。该框架首先基于形成能数据建立高精度源域模型，随后依次通过迁移学习预测Ehull、带隙、体积模量和剪切模量。针对剪切模量小数据量(仅有51条)导致模型预测性能不足的问题，团队创新性地提出连续迁移方法，使用体积模量模型再次作为新源域，进一步迁移至剪切模量模型，优化模型预测性能，显著提升了小数据集条件下的模型可靠性。
这一方法有效解决了传统机器学习在数据稀缺场景下的性能瓶颈，为材料多性能协同优化提供了高效计算范式。同时该研究不仅为小数据集机器学习建模提供了新策略，也为其他材料的性能预测与优化提供了可推广的框架。
目前相关研究成果以"Accelerated multi-property screening of lead-free halide double perovskite via transfer learning"为题，发表于材料科学领域顶级期刊《Advanced Functional Materials》，感兴趣的读者可以自行查阅学习。
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