上海交通大学AM：AI赋能太阳能电池！AI生成的铵配体用于高效稳定的二维/三维异质结钙钛矿太阳能电池

本研究探讨了二维/三维异质结钙钛矿太阳能电池（PSCs）在稳定性和效率方面的挑战。背景中，二维钙钛矿覆盖层中的量子阱会阻碍载流子传输，降低功率转换效率（PCE），而铵配体（ALs）的复杂结构与传输势垒之间的关系尚不明确。研究目的是通过机器学习流程结合人工智能（AI）模型，全面探索这种关系并加速ALs的生成。最终，AI设计的ALs显著改善了载流子传输性能，使倒置PSCs实现了26.12%的认证PCE，并在85°C下1太阳光照的最大功率点跟踪（MPPT）条件下运行2000小时后，仍能保持初始PCE的96.79%。