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科學家借助主動式機器學習技術來改進光伏面板

科學家借助主動式機器學習技術來改進光伏面板

2021-05-04 Comments 0 Comment

德國慕尼黑大學與柏林弗里茨·哈伯研究所的科學家們,已經找到了一條依靠主動式機器學習(AML)技術,來持續改進光伏面板的新方法。傳統意義上的學習,無非是藉鑑以往的經驗。即便需要應對新的情況,AI也相當依賴於此前已經處理過的大致相似狀況。不過本文介紹的主動式學習技術,似乎已經開闢出了一個幾乎無限的可能。

1.png

研究配圖- 1:在幾乎不受限制的空間中的AML 新發現

在面向未來的便攜式太陽能電池或可捲曲顯示屏等研究領域,有機半導體研究人員在處理無數種可能的候選分子時,就面臨著相當大的考驗。

慶幸的是,在此類具有改進特性的有機分子的發現任務上,已經有越來越多人開始考慮借助機器學習(Machine Learning)的力量,通過來自計算機仿真或實驗的數據而開展相關訓練。

2.png

研究配圖- 2:有限OSC 測試空間

然而具有這種可能的小有機分子數量,規模可能高達10^33,使得我們幾乎不可能實際生成足夠的數據,來反映材料的多樣性。

好消息是,弗里茨-哈伯研究所理論系負責人Karsten Reuter教授,剛剛在《自然通訊》(Nature Communications)期刊上發表了他們的新穎解決方案。

3.png

研究配圖- 3:有限測試空間的AML 探索

主動式機器學習(AML)算法,並不依賴於從現有的數據中學習,而是通過不斷地迭代,以確定實際上需要學習該問題的相關數據。

基於此,科學家們首先對幾個較小的分子進行了模擬,以獲得與分子電導率有關的數據(衡量太陽能電池材料的實用性的一個維度)。

4.png

研究配圖- 4:在幾乎不受限的空間中的AML 發現的基本原則

然後算法將決定這些分子的微小修飾是否可推導出實用的特徵,或者因缺乏相似數據而不確定。在此情況下,系統都會自動請求新的模擬,通過生成新的數據來自我改進、考慮新分子,並不斷重複此過程。

目前,科學家們已經展示瞭如何藉此有效地識別出新的有前景的分子、同時算法仍在繼續探索廣闊的分子空間,結果是我們幾乎每週都可梳理出新型分子結構,有助於讓下一代太陽能電池的研發工作愈加輕鬆。

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