据阿贡国家实验室网站8月31日消息，美国能源部阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory，ANL）的研究人员开发出一种机器学习方法来评估卤化物钙钛矿材料的太阳能特性，并从数千种化合物中筛选出可作为太阳能吸收剂的材料。研究人员使用数百种卤化物钙钛矿成分的数据训练了他们的机器学习方法，再将其应用于18000多种成分作为测试用例。该方法评估了这些化合物的关键性能，如稳定性、吸收阳光的能力、不易因缺陷而破裂的结构等，并最终筛选出约400种值得进一步研究的化合物成分。研究人员下一步将通过实验来测试筛选出的成分，找出其中的最优方案。相关研究成果发表在《能源与环境科学》（Energy & Environmental Science）期刊上。

消息来源：https://www.anl.gov/article/soaking-up-the-sun-with-artificial-intelligence