机器学习支持的光电材料发现：综合综述

本文综述了机器学习在光电材料发现中的应用，强调了其在处理复杂数据集和预测关键材料性能方面的优势。文章从背景、研究目的和结论三个方面进行了总结。背景方面，光电材料在现代能源和通信技术中具有重要地位，但其发现和优化面临诸多挑战。研究目的方面，机器学习和高通量计算被用于加速光电材料的设计和优化，包括数据整合策略、模型框架以及面临的挑战和前景。结论方面，机器学习在带隙调节、热稳定性、载流子动力学和合成性预测等方面的准确率不断提升，但仍面临数据集局限性、模型可解释性和泛化能力等挑战。未来，人工智能和自动化实验室的整合将加速下一代光电设备的设计。