AEM：混合學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化制備鈣鈦礦太陽(yáng)能電池的重復(fù)性 >24% 效率

實(shí)現(xiàn)高性能且具有良好重復(fù)性的鈣鈦礦太陽(yáng)能電池仍然是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)，因其本質(zhì)上對(duì)制備過(guò)程波動(dòng)和環(huán)境變化極為敏感。

為解決該問(wèn)題，本研究德國(guó)埃爾蘭根-紐倫堡赫爾姆霍茲研究所Yanxue Wang和Ian M. Peters等人提出了一種自主優(yōu)化框架，融合混合機(jī)器學(xué)習(xí)與高通量實(shí)驗(yàn)技術(shù)，并采用改進(jìn)的梯度上升方法，以?xún)?yōu)化制備工藝并最小化實(shí)驗(yàn)誤差。該框架成功構(gòu)建了制備參數(shù)與光伏性能指標(biāo)之間復(fù)雜的非線性依賴(lài)關(guān)系，并揭示了關(guān)鍵參數(shù)之間的解耦機(jī)制。經(jīng)過(guò)7輪優(yōu)化、144組參數(shù)實(shí)驗(yàn)，平臺(tái)上的器件效率與重復(fù)性均顯著提升。優(yōu)化后的最佳器件效率超過(guò)24%，優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)人工操作者的性能（20.6%效率，變異系數(shù)>25%），并將變異系數(shù)降低至4.7%以下，該改進(jìn)在多次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)中均得到驗(yàn)證。

本研究為提高鈣鈦礦太陽(yáng)能電池性能與重復(fù)性提供了實(shí)用策略，并為可擴(kuò)展制造與材料加速開(kāi)發(fā)奠定了基礎(chǔ)。

研究亮點(diǎn)：

1. 混合學(xué)習(xí)策略實(shí)現(xiàn)高效自動(dòng)化優(yōu)化：
   結(jié)合貝葉斯優(yōu)化與局部“Umbrella”搜索方法，在五維參數(shù)空間中自主優(yōu)化鈣鈦礦太陽(yáng)能電池制備工藝，顯著提升效率與重復(fù)性。

2. 重復(fù)性大幅提升，變異系數(shù)低于5%：
   優(yōu)化后的器件效率超過(guò)24%，變異系數(shù)（CV）從人工操作的 >25% 降至 4.7% 以下，實(shí)現(xiàn)了跨批次、跨時(shí)間的高重復(fù)性制備。

3. 多維參數(shù)空間分析與性能解耦機(jī)制：
   系統(tǒng)揭示了開(kāi)路電壓（Voc）與短路電流（Jsc）、填充因子（FF）之間的解耦現(xiàn)象，為多目標(biāo)優(yōu)化提供了新思路，并驗(yàn)證了方法在多種鈣鈦礦體系中的普適性。

Y. Wang, S. Perea-Puente, V. M. Le Corre, et al. “ Hybrid Learning Enables Reproducible >24% Efficiency in Autonomously Fabricated Perovskites Solar Cells.” Advanced Energy Materials (2025): e04340.

https://doi.org/10.1002/aenm.202504340

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