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無鉛雙鈣鈦礦（A2BB′X₆）被認為是單鈣鈦礦的穩定和綠色光電替代品，但可能表現出間接帶隙和高有效質量，從而限制了它們的最大光伏效率。此外，常規的實驗試錯法和高通量計算無法快速識別出理想的候選者。

在此，上海交通大學李金金特別研究員等人提出了一種集成學習方法，即梯度提升決策樹算法（GBDT，它為特定目標集成了幾個弱學習器）以快速識別合適的雙鈣鈦礦。通過公差因子篩選，作者從元素周期表中的541695個結構中獲得了23314個結構穩定性良好的雙鈣鈦礦。

為了預測這些雙鈣鈦礦的帶隙，作者從開源Materials Project 數據庫中收集了1747個已知的雙鈣鈦礦結構以及計算出的帶隙（Eg）值，然后利用這個數據集建立了一個GBDT模型。通過“末位消除”特征選擇和多次迭代，作者以高精度建立了三個目標類別的分類預測模型，并從 23314個潛在穩定的雙鈣鈦礦中快速找到了6個合適的Eg值為1.0~2.0 eV的雙鈣鈦礦。

圖1. 識別雙鈣鈦礦的ML流程

研究表明，訓練有素的ML模型具有92% 的高預測精度和比DFT計算快10⁸倍的計算速度（～0.005秒VS 8019.13秒）。最終，作者選擇了兩種具有直接帶隙和低有效質量且具有良好熱穩定性的雙鈣鈦礦（Cs₂TlPBr₆和Cs₂AgIrBr₆）。

對于其他具有間接Eg或高有效質量的雙鈣鈦礦，適當的帶隙值也可以提供高載流子傳輸并具有優異的光電性能。總之，與傳統的高通量第一性原理計算相比，這項研究所提出的集成學習方法極大地縮短了雙鈣鈦礦的篩選周期，極大地促進了光伏器件的發展和應用。

圖2. ML預測結果及DFT預測速度計算

An Ensemble Learning Platform for the Large-Scale Exploration of New Double Perovskites, ACS Applied Materials & Interfaces 2021. DOI: 10.1021/acsami.1c18477

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上交李金金ACS AMI: 僅需0.005秒，集成學習用于探索新型雙鈣鈦礦！

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