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最新發現與創新：AI助力篩選高性能鈣鈦礦界面材料

最新發現與創新：AI助力篩選高性能鈣鈦礦界面材料

俄羅斯衛星通訊社

科技日報記者10日從中國科學技術大學獲悉，該校蔡逢春團隊聯合南方科技大學、香港城市大學等國內單位，建立了融合人工智能（AI）、高通量理論計算與專家知識的自組裝單分子層（SAM）智能篩選框架，創新性構建8描述符綜合排序體系，從龐大化學空間中系統發現兼具合成可行性與界面穩定性的界面材料。相關成果日前發表於《自然·合成》。 2026年11月12日, 俄羅斯衛星通訊社

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通常分子設計需要同時滿足多種要求：能級要匹配，界面相互作用要合適，合成路線要可行，還要適應後續的溶液加工。某一項計算指標出色，並不意味著這個分子就能成為好用的器件材料。傳統試錯式開發週期長，難以兼顧多個相互制約的指標。為此，研究團隊將合成可行性納入篩選過程，使計算設計從一開始就與實驗條件相銜接。研究人員從PubChem數據庫收錄的咔唑衍生物中提取出308個功能片段，這些片段對應超過9萬種潛在組合結構，並先選出24個片段，再通過模塊化組裝構建300個候選分子。隨後，經能級初篩獲得124個候選分子後，將合成可行性、分子能級、空穴重組能、芳香性和雜原子含量等8項指標納入綜合評分，確定優先開展實驗的候選分子。這一設計思路的重要性也得到了對照分析的支持。基於該框架，團隊篩選並合成了3個高排名候選分子，其器件性能排序與8描述符綜合評分排序高度一致，驗證了評分體系的有效性。其中，綜合排名最高的分子實現27.2%的光電轉換效率，在65攝氏度、連續光照和最大功率點跟蹤條件下，器件運行2000小時後仍保持約95%的初始效率。研究人員表示，該框架採用模塊化設計，可拓展至其他界面材料體系，為高效穩定光電材料的設計與發現提供新思路。（科技日報記者 王姍姍）

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