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在往时几年中，数据开动的机器学习 (ML) 时代已成为设想和发现先进材料的强劲器具。然而，由于需要推敲前体、践诺条目和反映物的可用性，材料合成经常比性质和结构测度复杂得多，况兼很少有野心测度能在践诺中终了。

为了责罚这些挑战，来自东南大学和浙江师范大学的征询团队，提议了一个集成高通量践诺、化学先验学问以及子群发现（subgroup discovery）和接济向量机等机器学习时代的通用框架来请示材料的践诺合成，简略揭示荫藏在高通量践诺中的结构-性质关系，并从雄伟的化学空间中快速筛选出具有高合成可行性的材料。

通过应用所提来责罚二维银/铋（AgBi）有机-无机杂化钙钛矿的挑战性和后续合成问题，将合成可行性的见遵循联系于传统步骤提升了四倍。该征询为期骗来自典型践诺室、可用践诺资源有限的极少据集责罚多维化学加快问题提供了一条实用路线。

该征询以「Universal machine learning aided synthesis approach of two-dimensional perovskites in a typical laboratory」为题，于 2024 年 1 月 2 日发布在《Nature Communications》上。

论文联结：https://www.nature.com/articles/s41467-023-44236-5

材料合成靠近的挑战

先进功能材料的发现不错匡助东说念主类应付靠近的首要大众挑战。然而，材料合成是一个典型的复杂、多维挑战，需要大众评估各式反映条目，举例前体、添加剂、溶剂、浓度和温度。

由于化学前体和践诺仪器的可用性和供应的固有扫尾，合成化学家只可在典型且简便的践诺室中的次第优化行径时代评估这些条目的一小部分。一样，对条目的探索经常取决于预界说的优化设想、关系固态合成反映的有限文件以及化学家的熏陶。

往时十年见证了使用数据开动时代，绝顶是机器学习，在新材料发现方面的首要费力。但期骗这些时代来请示新材料的践诺合成仍然受到扫尾。

最近，基于机器学习时代和机器东说念主践诺的闭环自动合成框架已被评释不错有用加快践诺合成经过，但践诺本钱很高。此外，很多耗时的践诺只可提供小范围的数据集，由于可用数据固有的稀薄性和抵御衡性，这与传统的机器学习步骤不特殊。因此，确立一个集成机器学习时代和小范围践诺的框架来快速加快材料合成经过关于延长到新材料边界尤为要紧。

2D 钙钛矿材料最有出息的功能材料之一

二维有机-无机杂化钙钛矿（2D HOIP）已成为最有出息的功能材料之一，具有增强的环境舒适性、优异的光学性能、种种化的电子性能以及易于获取和本钱效益高的制造。受其优异性能的启发，东说念主们对确立新式、舒适且环保的 2D HOIP 材料越来越感酷好酷好。

迄今为止，新式二维钙钛矿的设想和发现很猛进度上依赖于传统的试错步骤。未经探索的化学空间领特等百万个践诺可用的有机分子和数十种无机框架，包含大齐潜在的新式 2D HOIP，使得基于传统试错步骤的搜索速率徐徐且不菲。

集成高通量践诺、化学先验学问和 ML 的通用框架，请示材料合成

该征询展示了二维银/铋 (AgBi) 碘化物钙钛矿的合成可行性，该材料已被建议应用于光电探伤器、发光二极管和 X 射线成像仪。征询东说念主员确立了一个框架，联结小范围高通量践诺、量化有机先行者体的空间和拓扑特质以及机器学习时代，以快速筛选具有高合成可行性的 2D HOIP。

图 1：二维银/铋 (2D AgBi) 碘化物钙钛矿的筛选框架。（起首：论文）

磨练数据集的质料和数目是确立高性能机器学习模子的基石。推敲到先前报说念的 2D 钙钛矿中使用的有机隔绝基（organic spacers employed），以及化学直观和胺的生意可用性，征询选拔了 79 种有出息的胺用于 2D AgBi 碘化物钙钛矿合成。

图 2：高通量践诺合成后果追想。（起首：论文）

高通量践诺后果标明，惟有 13 种有机隔绝基不错酿成 2D AgBi 碘化物钙钛矿结构，化学家直观见遵循为16.4%

鉴于二维钙钛矿的无机层和有机隔绝物之间的互相作用，确立了一组用于量化有机先行者体的空间和拓扑性质的信息特征。借助子群发现步骤，导出了更故意于酿成二维 AgBi 碘化物钙钛矿的区域。

图 3：使用材料形色符可视化 80 种化合物的合成可行性。（起首：论文）

然后，通过应用 ML 时代获取了不错定量评估 2D AgBi 碘化物钙钛矿合成可行性的方程，并测度 8406 个有机隔绝物中的 344 个具有酿成 2D AgBi 钙钛矿的后劲。

图 4：ML 模子的后果和见识。（起首：论文）

进一步可解释的 ML 时代，即 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 分析，强调了有机隔绝物的分子拓扑对 2D AgBi 钙钛矿酿成的要紧性。最终，见效合成了 13 种测度的具有高合成可行性的二维 AgBi 碘化物钙钛矿中的 8 种，标明 ML 斥地的二维碘化 AgBi 钙钛矿的见遵循可达 61.5%，远高于基于化学直观的见遵循（16.4%）。

图 5：具有高合成可行性和践诺考证的 2D AgBi 碘化物钙钛矿的筛选。（起首：论文）

总之，该征询不仅提供了一种快速发现存出息的先进功能材料的实用步骤，而且还提供了一个通用的机器学习辅助合成框架，刚毅劲的测度能力与物理化学可解释性相联结。

注：封面来自蚁集，和该征询无关。