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超级计算机科学家染色以测试新型电池材料

时间：2021-09-20 10:16:17 来源：

使用Argonne国家实验室的Theta超级计算机进行的机器学习有助于将9000多种材料的清单减少到少数。

美国芝加哥阿贡国家实验室的科学家已经使用机器学习技术来确定用于染料敏化太阳能电池的最佳材料。从一万多名候选人的名单开始，这项技术确定了五种最适合研究团队参数的合成和测试材料。

“这项研究特别令人兴奋，因为我们能够证明数据驱动材料发现的整个周期，”英国剑桥大学卡文迪许实验室分子工程小组负责人杰奎琳·科尔说。项目。“此过程的优势在于，它消除了旧的手动数据库管理方法，该方法涉及很多年的工作，并将其减少到几个月甚至是几天。”

该小组使用了Argonne实验室的Theta超级计算机，并与计算科学家合作创建了自动分析，该分析采用了模拟，数据挖掘和机器学习技术，以从与数千种有机染料候选物有关的科学期刊中收集化学数据。染料敏化太阳能电池一文中介绍了入围技术：从设计到设备的方法Affords全色共敏化太阳能电池，发表在《高级能源材料》上。

–快速–消除的过程

最初的清单有9,431种材料。为了使犯罪心理组织的佩内洛普·加西亚（Penelope Garcia）倍感自豪，研究人员消除了有机金属化合物和有机分子太小而无法吸收可见光的问题，将材料清单减少到约3,000种。

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