金属卤化物钙钛矿因其在光电子器件中的应用而引起人们极大的兴趣。钙钛矿是三元和四元的化合物，具有非常大的化学空间，但钙钛矿的发展在很大程度上局限于有限的一组化学成分。在这里，多伦多大学的Edward H.Sargent等人报告一个高通量的实验框架，用于发现新的钙钛矿单晶。同时，使用机器学习(ML)来描述产品并指导下一个实验周期。因此，研究者们合成了一种新的钙钛矿单晶，研究发现它有很强的蓝色发射。这项工作证明了高通量实验和机器学习相结合对加速材料发现的有效性。

本文要点：

1）高通量合成钙钛矿单晶的框架

2)  自动表征与机器学习图像识别技术

3）ML指导使学习效率最大化

4）发现和合成一种新型的、发出蓝光的类钙钛矿材料

Kirman et al.，Machine-Learning-Accelerated Perovskite Crystallization. Matter (2020).

DOI: 10.1016/j.matt.2020.02.012

https://doi.org/10.1016/j.matt.2020.02.012