上海大学/南洋理工大学最新Nature子刊：人工智能引领诺奖级量子点材料性能新突破！

近年来，发光材料因其多功能光电应用而受到广泛关注，特别是碳量子点因其低成本和优异的光学性能成为传统发光材料的潜在替代品。然而，碳量子点的合成过程复杂，涉及多个参数，导致优化其性能变得困难。上海大学与南洋理工大学的研究团队通过机器学习技术，开发了一种多目标优化策略，显著简化了碳量子点的合成过程，实现了全色荧光碳量子点的高量子产率合成。该研究不仅缩短了研究周期，还揭示了合成参数与材料性能之间的复杂关系，为未来新材料开发提供了重要参考。