人工智能可帮助科学家制造有效的太阳能电池

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几十年来，有机太阳能电池的进展一直受到光分解速度的阻碍。现在，人工智能发现了有机集光分子，其稳定性比前代分子提高了五倍。此外，新系统可以解释是什么使这些新型化合物更稳定，以帮助科学家在未来设计出更好的分子。

由有机材料制成的太阳能电池比现在常见的用于屋顶和田地的传统硅电池具有几个优势（https://spectrum.ieee.org/organic-glasses）。例如，虽然硅面板又重又硬，但有机太阳能电池薄且软。

自20世纪80年代以来，高性能有机太阳能电池材料的商业化一直受到一个主要问题的阻碍——它们在暴露于光下时会降解（https://spectrum.ieee.org/can-organic-solar-cells-reach-old-age1）。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校化学助理教授Nick Jackson说，由于科学家对如何设计光稳定分子的理解存在很大差距，克服这一障碍一直是一个挑战。

在这项新研究中，研究人员使用了一种人工智能，该智能提供了关于创建什么分子的建议。然后，一个自动化系统合成了这些化合物，并在实验中探索了它们的性质。然后，人工智能分析了由此产生的数据，以改进其建议。

总的来说，这个新的迭代系统产生了集光分子，其中最好的分子平均比研究人员开始使用的化合物稳定五倍多。在经过五轮合成、实验和优化后，它只产生了30个新的候选分子，占其可能产生的2200种潜在化合物的1.5%，从而记录了这一成就。

使用AI让AI变得可理解

尽管科学家们以前在化学研究中使用过人工智能，但人工智能长期面临的一个关键挑战是它的黑匣子性质（https://spectrum.ieee.org/black-box-ai）——它无法揭示它是如何做出决定的（https://spectrum.ieee.org/ai-failures）。例如，人工智能模型可能会找到它所建议的应用程序的最佳分子，但它通常无法解释它们的结构或性质使它们达到最佳状态的原因。

为了帮助解决这个问题，研究人员开发了第二个AI来监控第一个AI的决策。第二个AI还开发了可能与光稳定性相关的化学特征模型。Jackson说：“我认为这类似于让体育解说员解释精英运动员在游戏中做出的决定。如果我问Lebron James为什么在比赛中做出决定，他可能会说‘感觉很对’，但如果我问体育播音员，他们可以事后给我一个解释，这很有道理。”

对光稳定性的研究通常集中在三重态——“分子中电子吸收光后的状态，”Jackson解释道。当分子中的电子被激发成三重态时，分子可能会发生降解化合物的反应。

以前，在研究光激发分子分解与否的原因时，科学家们通常关注最低能量的三重态。这些是电子在足够的时间内通常会放松的状态。

令人惊讶的是，根据第二个AI的说法，第一个AI发现的化合物由于其高能三重态而更具光稳定性。具体来说，这些状态的能级促进了分子与溶解它们的溶剂之间的相互作用，这有助于稳定化合物。研究人员在实验中验证了这些人工智能发现。

“正确构建的人工智能方法可以发现人类忽视掉的科学见解，”Jackson说，“我认为这太不可思议了。”

对这些发现的一个潜在批评是，它们可能只适用于溶剂中的分子，而不是嵌入材料中的分子。“然而，这项工作的关键发现是，人工智能可以帮助我们在人类迄今为止未能理解的系统中挖掘这些见解，” Jackson说，“我们完全有信心向前迈进……我们可以挖掘出针对一类新问题的全新见解。”

Jackson警告说，高性能有机太阳能电池“要达到工业可行性所需的多年寿命，还有很长的路要走。然而，他补充道：“令人兴奋的是，现在我们有了一个基于物理的GPS系统，可以告诉我们在分子设计空间中的位置，以获得更好的光稳定性。”

科学家们在8月28日的《自然》杂志上详细介绍了他们的发现（https://www.nature.com/articles/s41586-024-07892-1）。