北京大学雷霆/莫凡洋团队：AI驱动有机半导体 | Nature Communications

背景：传统材料开发依赖“试错法”，效率低，尤其在数据稀缺的复杂材料体系如共轭聚合物中，人工智能（AI）预测面临挑战。研究目的：北京大学雷霆/莫凡洋团队旨在解决“小数据-大空间”矛盾，开发一种AI策略以精准预测和设计高性能聚合物半导体。结论：团队提出“物理知识支撑的迁移学习（PKU-TL）”策略，利用数据丰富的有机场效应晶体管（OFET）体系构建基础模型，迁移至数据稀缺的有机电化学晶体管（OECT）体系，成功识别关键设计参数（如片段间能级差），并通过虚拟筛选和实验验证，设计出性能领先的n型OECT聚合物材料，为AI驱动材料科学提供了新路径。