该工作结果表明，较高的形成能、相当比例的过渡金属和大量的 d 轨道价电子有助于窄带隙钙钛矿的形成。相反，元素之间的大量 f 轨道电子和电负性差异往往会导致宽带隙钙钛矿。这种综合分析不仅提供了对影响钙钛矿材料带隙的基本因素的见解，还强调了机器学习在加速材料研究方面的潜力。该成果以“Highly versatile and accurate machine learning methods for predicting perovskite properties”（《用于预测钙钛矿特性的高度通用且准确的机器学习方法》）为题，发表在英国皇家化学会期刊 Journal of Materials Chemistry C 上，并入选为 hot article。
论文信息
Highly versatile and accurate machine learning methods for predicting perovskite properties
薛启帆 副研究员 华南理工大学本文通讯作者，广东省杰出青年基金获得者，研究方向为有机及钙钛矿光电材料与器件，包括新材料开发、界面修饰、新型器件，器件物理及制作工艺改进，至今已发表 SCI 论文 80 余篇，其中第一作者或通讯作者论文 50 余篇，包括 Joule，Adv. Mater.，Angew. Chem. Int. Ed.，Energy Environ. Sci.，Adv. Energy Mater.，Adv. Funct. Mater.，Sci. China Chem. 等综合性、化学材料和能源顶级期刊，累计引用 7800 余次，H 因子 41，主持国家科技部、基金委项目 3 项以及省市项目7项，入选 2022 年 TCL 青年学者和能源材料新锐科学家，获得全国创新大赛一等奖、德国 DAAD 科技奖、美国通用电气科技创新奖等，作为指导老师带领团队获得第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛广东省银奖、广东第九届大学生材料创新大赛一等奖、第十二届“挑战杯”广东大学生创业大赛金奖等，担任国际能源光子学会秘书长、钙钛矿光伏电池标准专题组委员、广东省材料研究学会青年工作委员会委员、Frontiers in Chemistry 期刊副主编，Journal of Energy Chemistry、Nano-Micro Letters、Materials Research Letters、Advanced Powder Materials 等期刊青年编委。
期刊介绍
rsc.li/materials-c
J. Mater. Chem. C
2-年影响因子*
5.7分
5-年影响因子*
6.0分
JCR 分区*
Q1 物理-应用 Q2 材料科学-跨学科
CiteScore 分†
10.8分
中位一审周期‡
29天
Journal of Materials Chemistry A、B 和 C 报道材料化学各领域的高质量理论或实验研究工作。这三本期刊发表的论文侧重于报道对材料及其性质的新理解、材料的新应用以及材料合成的新方法。Journal of Materials Chemistry A、B 和 C 的区别在于所报道材料的不同预期用途。粗略的划分是，Journal of Materials Chemistry A 报道材料在能源和可持续性方面的应用，Journal of Materials Chemistry B 报道材料在生物学和医学方面的应用，Journal of Materials Chemistry C 报道材料在光学、磁学和电子设备方面的应用。
