3</sub> 單組分優(yōu)化需320次實(shí)驗(yàn),耗時(shí)14個(gè)月)與理論計(jì)算精度不足(如傳統(tǒng)密度泛函理論(DFT)對(duì)Eu摻雜體系發(fā)光效率預(yù)測(cè)誤差達(dá)40% )的瓶頸問(wèn)題。在材料結(jié)構(gòu)與性能預(yù)測(cè)方面，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的跨尺度建模顯著提升了關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測(cè)精度。開發(fā)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型，通過(guò) 128×128×128 電子密度網(wǎng)格解析晶體畸變，實(shí)現(xiàn)帶隙預(yù)測(cè)平均絕對(duì)誤差 (MAE)0.08eV ，對(duì) CsPbBr<sub>3</sub> 的預(yù)測(cè)誤差僅 1.3% 。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)進(jìn)一步量化層狀鈣鈦礦堆垛角度與帶隙的關(guān)聯(lián)，預(yù)測(cè)誤差 <0.05eV ；材料篩選與優(yōu)化中，多目標(biāo)算法實(shí)現(xiàn)了性能指標(biāo)的協(xié)同提升。采用NSGA-II算法篩選出 Cs<sub>2</sub>SnGeI<sub>6</sub> ，其外量子效率(EQE)達(dá) 24% ，器件壽命 (T<sub>50</sub>) 延長(zhǎng)至 1200h<sub>?</sub> 。貝葉斯優(yōu)化（Bayesianoptimization，BO）框架結(jié)合機(jī)器人平臺(tái)，將 CsPbBr<sub>3-x</sub>I<sub>x</sub> 量子點(diǎn)的光致發(fā)光量子產(chǎn)率(PLQY)從 45% 提升至 89% ，實(shí)驗(yàn)迭代次數(shù)減少 85% ；實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方面,微流控機(jī)器人平臺(tái)通過(guò)動(dòng)態(tài)參數(shù)調(diào)控(流速 10～100μL/min ，混合時(shí)間 <sup>110s),24h</sup> 內(nèi)篩選出 CsPbBr<sub>1.5</sub>I<sub>1.5</sub> 最佳配比，發(fā)射波長(zhǎng)誤差 ±3nm ,PLQY達(dá) 92% 。柔性器件工藝優(yōu)化中，貝葉斯算法將光電轉(zhuǎn)換效率(PCE)從 18.2% 提升至21. 5% ，工藝時(shí)間縮短 62.5% 。-龍?jiān)雌诳W(wǎng)" />

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機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的鈣鈦礦發(fā)光材料研究進(jìn)展：智能設(shè)計(jì)、性能優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用

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中圖分類號(hào)：0611.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1000-0518（2025）06-0757-19

鈣鈦礦發(fā)光材料因其優(yōu)異的光電性能，在顯示技術(shù)、固態(tài)照明和生物成像等領(lǐng)域展現(xiàn)出了不可替代的作用。它的可調(diào)節(jié)的帶隙特性 （1.5～3.0eV） 和高達(dá) 90% 的量子產(chǎn)率特點(diǎn)，使其在量子點(diǎn)發(fā)光二極管（QLED）和微型激光器中占據(jù)核心地位[14]。（剩余36958字）

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