機械学習と第一原理計算による27.6%の高い変換効率と熱安定性を示す非鉛ペロブスカイト太陽電池材料予測の研究成果がAdvanced Scienceにオンライ出版

復旦大学の張浩準教授らとの共同研究で、27.6%の高い変換効率を示す非鉛有機無機ペロブスカイト太陽電池材料の予測に成功しました。機械学習と第一原理の精密計算の組み合わせにより180038の物質から高い変換効率と熱安定性を有する4つの非鉛ペロブスカイト太陽電池材料を効率よく予測できました。今回の究成果は非鉛有機無機ペロブスカイト太陽電池材料の開発に新たな材料設計方法を示すと同時に、材料開発の新たな展開が期待されます。本研究成果は、Discovery of Lead‐Free Perovskites for High‐Performance Solar Cells via Machine Learning: Ultrabroadband Absorption, Low Radiative Combination, and Enhanced Thermal Conductivities と題して2021/12/14日付でWiley社Advanced Science(IF=16.806)にオンライ公開されました。