機(jī)器學(xué)習(xí)在解決有機(jī)光伏材料問(wèn)題方面強(qiáng)大的能力

近年來(lái)，受益于非富勒烯受體材料分子的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，有機(jī)太陽(yáng)能電池的能量轉(zhuǎn)換效率已經(jīng)超過(guò)了17%。從發(fā)表論文數(shù)據(jù)來(lái)看，超過(guò)百分之六十的研究論文主要致力于建立新的分子結(jié)構(gòu)與其光伏特性之間的關(guān)系。然而，這種傳統(tǒng)研究方法包括對(duì)化學(xué)合成、供體/受體材料匹配和器件制備進(jìn)行精細(xì)控制及優(yōu)化，需要大量的資源投入和較長(zhǎng)的研究周期。因此有機(jī)光伏材料的開(kāi)發(fā)速度一直較慢，限制了有機(jī)光伏產(chǎn)業(yè)的實(shí)際商業(yè)應(yīng)用。

近日，武漢大學(xué)閔杰研究員課題組在開(kāi)發(fā)高性能有機(jī)太陽(yáng)能電池光伏體系的研究過(guò)程中，利用機(jī)器學(xué)習(xí)在合成新材料之前建立化學(xué)結(jié)構(gòu)、供體/受體匹配體系和光伏特性之間的關(guān)系，并對(duì)新材料結(jié)構(gòu)以及供體/受體材料配對(duì)進(jìn)行效率預(yù)測(cè)，建立了分子結(jié)構(gòu)、供體/受體對(duì)與性能之間關(guān)系的多種可預(yù)測(cè)模型，可對(duì)供體、受體材料以及活性層供體/受體對(duì)進(jìn)行快速的評(píng)估和篩選，并據(jù)此評(píng)估并確定了最優(yōu)算法模型來(lái)指導(dǎo)設(shè)計(jì)高性能的有機(jī)光伏材料體系。

他們的研究首先建立了一個(gè)包括已被文獻(xiàn)報(bào)道過(guò)的565組基于非富勒烯小分子受體材料和聚合物供體材料的供體/受體對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)，采用ASCII碼字符串的表達(dá)方式將供體/受體材料的化學(xué)結(jié)構(gòu)進(jìn)行轉(zhuǎn)化成二進(jìn)制機(jī)器語(yǔ)言，并與其相關(guān)光伏參數(shù)一起作為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，分別采用線性回歸（LR）、多類邏輯回歸（MLR）、提升回歸樹(shù)（BRT）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和隨機(jī)森林(RF)算法構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，進(jìn)一步建立“結(jié)構(gòu)-供體/受體對(duì)-性能”關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)活性層供體/受體光伏材料的快速篩選，并預(yù)測(cè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的新供體/受體對(duì)的光伏性能。 研究人員對(duì)五種典型的算法模型進(jìn)行評(píng)估，對(duì)其預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)一步進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，從中評(píng)選出了適用于光伏材料供體/受體對(duì)的性能預(yù)測(cè)最優(yōu)算法模型。

他們發(fā)現(xiàn)，基于RF和BRT模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與測(cè)試集中真實(shí)值的皮爾森相關(guān)系數(shù)（r）均超過(guò)了0.7，說(shuō)明這兩種模型是進(jìn)行這類機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳表達(dá)方式。進(jìn)一步，他們通過(guò)原有數(shù)據(jù)集并結(jié)合RF和BRT模型，分別篩選和計(jì)算出了3200萬(wàn)個(gè)供體/受體對(duì)。為了驗(yàn)證上述模型是否能夠準(zhǔn)備地指導(dǎo)設(shè)計(jì)新的有機(jī)光伏體系，研究人員從該數(shù)據(jù)庫(kù)中選出六組易于合成且具有高效率的供體/受體對(duì)，并進(jìn)行了材料合成、制備與表征。研究結(jié)果表明，相較于BRT，RF機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果和實(shí)驗(yàn)結(jié)果之間具有良好的一致性，從而驗(yàn)證了RF模型的高通量虛擬篩選與預(yù)測(cè)能力，體現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的可靠性。

總而言之，相較于傳統(tǒng)上通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)來(lái)研發(fā)新材料以及試錯(cuò)的辦法來(lái)篩選供體/受體對(duì)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，尤其是RF模型，可以快速、高通量地篩選有機(jī)光伏體系，將大大加快高性能有機(jī)光伏材料及其供體/受體對(duì)的探索過(guò)程，同時(shí)該工作也證明了機(jī)器學(xué)習(xí)方法在解決有機(jī)光伏材料問(wèn)題方面強(qiáng)大的能力。

Machine learning for accelerating the discovery of high-performance donor/acceptor pairs in non-fullerene organic solar cells

Yao Wu, Jie Guo, Rui Sun & Jie Min

Integrating artificial intelligence (AI) and computer science together with current approaches in material synthesis and optimization will act as an effective approach for speeding up the discovery of high-performance photoactive materials in organic solar cells (OSCs). Yet, like model selection in statistics, the choice of appropriate machine learning (ML) algorithms plays a vital role in the process of new material discovery in databases. In this study, we constructed five common algorithms, and introduced 565 donor/acceptor (D/A) combinations as training data sets to evaluate the practicalities of these ML algorithms and their application potential when guiding material design and D/A pairs screening. Thus, the best predictive capabilities are provided by using the random forest (RF) and boosted regression trees (BRT) approaches beyond other ML algorithms in the data set. Furthermore, >32 million D/A pairs were screened and calculated by RF and BRT models, respectively. Among them, six photovoltaic D/A pairs are selected and synthesized to compare their predicted and experimental power conversion efficiencies. The outcome of ML and experiment verification demonstrates that the RF approach can be effectively applied to high-throughput virtual screening for opening new perspectives to design of materials and D/A pairs, thereby accelerating the development of OSCs.

原文標(biāo)題：npj: 有機(jī)太陽(yáng)能電池供體-受體材料：快速篩選配對(duì)的 “紅娘”

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