南京邮电大学赵强团队ACS Nano综述: 机器学习加速钙钛矿材料的发现和应用

本文综述了南京邮电大学赵强团队在ACS Nano上发表的研究，探讨了机器学习在加速钙钛矿材料发现和应用中的重要作用。背景方面，钙钛矿材料因其卓越的性能在多个领域有广泛应用，但传统材料开发方法依赖试错策略，效率低下。研究目的是通过机器学习的工作框架，加速钙钛矿材料的发现和应用，特别是在光电探测器、LEDs、太阳能电池和催化剂等领域。结论指出，机器学习在钙钛矿材料领域具有独特优势，但仍面临标准化筛选、应用扩展和模型验证等挑战，未来需要开发更全面的机器学习模型以推动该领域的发展。