继三年3篇Science之后！朱宗龙，Nature！

该研究介绍了一个将机器学习驱动的材料发现与自动化制造相结合的自主闭环框架，旨在解决钙钛矿太阳能电池商业化中依赖人工经验的低效和可重复性差问题。研究背景是当前钙钛矿太阳能电池的发展受限于试错式优化和材料发现效率低下。研究目的是通过集成主动学习、量子建模、贝叶斯优化和符号回归，实现高性能材料的快速识别和制备工艺的持续优化。结论表明，该框架成功发现了钝化分子5-(氨甲基)烟腈氢碘酸盐（5ANI），并制备出效率达27.22%（认证为27.18%）的0.05 cm²太阳能电池和23.49%效率的21.4 cm²迷你组件。器件在1200小时运行后仍保持98.7%初始效率，且自动化平台的效率可重复性是手动制备的五倍。该工作为光伏和材料领域的自主发现与制造提供了新范式。