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

本文综述了机器学习在钙钛矿材料发现和应用中的重要作用。背景方面，钙钛矿材料因其优异的性能在多个领域有广泛应用，但传统开发方法依赖试错策略，效率低下且成本高昂。研究目的是探讨机器学习如何加速钙钛矿材料的发现和应用，包括预测可形成性与带隙，以及在光电探测器、LED、太阳能电池和催化等领域的应用。结论指出，机器学习在钙钛矿材料领域具有独特优势，但也面临挑战，如需要建立标准化的筛选标准、扩大应用范围、验证预测结果等。未来研究方向包括开发综合性机器学习模型，以促进钙钛矿材料的进一步发展。