將新材料研發(fā)周期從數(shù)年縮短至周

原標(biāo)題：入選AAAI 2025！香港理工大學(xué)團(tuán)隊(duì)基于圖Transformer，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)有機(jī)材料分子光電性能
文章來(lái)源：HyperAI超神經(jīng)
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：9957字

RingFormer：AI賦能有機(jī)太陽(yáng)能電池研究新紀(jì)元

本文報(bào)道了香港理工大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的RingFormer框架，該框架通過(guò)構(gòu)建原子-化學(xué)環(huán)的層級(jí)圖Transformer架構(gòu)，結(jié)合局部消息傳遞與全局注意力機(jī)制，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)分子光電性能，將有機(jī)太陽(yáng)能電池研究帶入“計(jì)算指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)”的新時(shí)代。

1. 有機(jī)太陽(yáng)能電池研究歷程

有機(jī)太陽(yáng)能電池(OSCs)的研究始于1966年日本東北大學(xué)的發(fā)現(xiàn)，但長(zhǎng)期受限于激子擴(kuò)散距離短的“效率魔咒”。2005年，楊陽(yáng)團(tuán)隊(duì)的“體異質(zhì)結(jié)”結(jié)構(gòu)突破了5%效率大關(guān)。如今，OSCs效率逼近20%，傳統(tǒng)“試錯(cuò)法”已成為瓶頸。

2. RingFormer框架的創(chuàng)新之處

RingFormer框架的核心在于構(gòu)建原子-化學(xué)環(huán)的雙層次圖Transformer架構(gòu)。它克服了傳統(tǒng)GNNs的局限性，能夠捕捉長(zhǎng)程電子耦合效應(yīng)和環(huán)系統(tǒng)間連接模式，從而更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)OSCs分子的光電性能。該框架融合了局部消息傳遞和全局注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)原子層面和環(huán)層面的信息融合，顯著提升了預(yù)測(cè)精度。

3. RingFormer的性能表現(xiàn)

在CEPDB等數(shù)據(jù)集上的測(cè)試結(jié)果表明，RingFormer的性能較傳統(tǒng)方法提升了22.77%，將新材料研發(fā)周期縮短至周級(jí)別。它在預(yù)測(cè)功率轉(zhuǎn)換效率(PCE)方面表現(xiàn)最佳，尤其在復(fù)雜分子中展現(xiàn)出更強(qiáng)的表征能力，預(yù)測(cè)精度達(dá)到92%。

4. AI技術(shù)推動(dòng)有機(jī)太陽(yáng)能電池發(fā)展

文章還介紹了國(guó)內(nèi)外利用AI技術(shù)加速有機(jī)太陽(yáng)能電池研究的案例，例如蘇州大學(xué)、中科院、寧波材料所等團(tuán)隊(duì)在材料設(shè)計(jì)和效率提升方面取得的突破，以及利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行高通量篩選和閉環(huán)遷移方法的應(yīng)用，這些都表明AI技術(shù)正在重塑有機(jī)太陽(yáng)能電池產(chǎn)業(yè)的未來(lái)。

5. 結(jié)論

RingFormer框架的出現(xiàn)標(biāo)志著有機(jī)太陽(yáng)能電池研究進(jìn)入新的發(fā)展階段。AI技術(shù)的應(yīng)用不僅加速了新材料的發(fā)現(xiàn)和性能優(yōu)化，也為解決長(zhǎng)期存在的科學(xué)問(wèn)題提供了新的思路，為全球能源轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)力量。 中國(guó)的科研團(tuán)隊(duì)在該領(lǐng)域也做出了顯著貢獻(xiàn)，展現(xiàn)了中國(guó)在有機(jī)太陽(yáng)能電池技術(shù)發(fā)展中的重要地位。

聯(lián)系作者

文章來(lái)源：HyperAI超神經(jīng)
作者微信：
作者簡(jiǎn)介：解構(gòu)技術(shù)先進(jìn)性與普適性，報(bào)道更前沿的 AIforScience 案例