출현 기술은 실리콘 컴퓨터 칩, 리튬 이온 배터리, 질화 질화물 LED 등의 새로운 재료의 발견 및 개발에 역사적으로 전제되었습니다.
에너지를위한 화석 연료에 대한 우리의 의존도를 극적으로 줄이고 궁극적으로 인구 증가에 대한 도전을 충족시키기 위해서는 차세대 에너지 재료의 발견을 가속화하기위한 합리적인 접근이 필요합니다. 재료 과학과 기계 학습 간의 최근에 재료 정보학이라는 결혼은 가속화 된 재료 발견, 설계 및 구현의 목표를 향해 큰 진전을 장려했습니다.
태양 전지는 재생 가능 (탄소가없는) 공급원으로 세계 에너지 요구를 충족시키는 데 필요한 중요한 영역입니다. 페 로브 스카이트 (Perovskites)라는 재료의 부류는이 분야를 폭풍으로 끌어 올렸으며, 페 로브 스카이 트 태양 전지는 10 년 전의 발견 이후 거의 두 배로 증가했습니다. Perovskite라는 이름은 Lev Perovski에서 유래 한 미네랄, Titanate (Catio 3 를 발견했습니다. ), 거의 200 년 전에 우랄 산맥에서. Perovskites는 페 로브 스카이 트 구조를 유지하면서 많은 다른 양이온 및 음이온의 대체를 수용 할 수 있기 때문에 많은 응용 분야에서 흥미로운 종류의 재료입니다 ( 그림 1 . ).
페 로브 스카이 트의 일반적인 공식은 abx 입니다 3 여기서, 티타 네이트 칼슘의 경우, a =칼슘 (ca), b =티타늄 (ti) 및 x =산소 (O). 이들 구조는 큰 a- 를 특징으로한다 bx 의 코너 공유 네트워크로 둘러싸인 사이트 양이온 6 옥타 데드라는 안정성 및 전하 이동 기능으로 유명합니다. 태양 전지 외에도 이들 물질은 다른 응용 분야 중에서도 촉매, 전해질 및 LED로 사용 된 것으로 나타났습니다.
모든 응용 분야의 새로운 재료를 고려할 때 가장 중요한 특성은 안정성입니다. 재료가 불안정하면 합성하기가 어렵고 장치로 구현할 때 효율성을 유지하지는 않을 것입니다. 예를 들어, 태양 전지는 최소 25 년 동안 집의 지붕에서 효율성을 유지할 것으로 예상됩니다. 역사적으로, 새로운 재료의 안정성은 실험적 시험 및 오류에 의해 평가되었다. 고체 화학자는 새로운 화합물을 상상하고 실험실로 가서 잠재적 인 전구체 재료 및 합성 조건에서이를 만들려고 시도 할 수 있습니다. 좋은 화학자의 직관은 흥미로운 발견으로 이어질 수 있지만, 이것은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 과정입니다. 실험 화학자가 성공적인 규칙 또는 "설명 자"에 의해 안내 될 수있는 경우,이 과정은 크게 가속화 될 수 있습니다. 1921 년, Viktor Goldschmidt는 그의 유명한“공차 요인”을 고안했으며, 이는 a 의 반경과 관련이 있습니다. , b 및 x 주어진 abx 의 이온 3 공식 및 주어진 화합물이 페 로브 스카이 트 구조에서 안정적 일 수 있는지 여부를 나타냅니다. 하나의 새로운 화합물의 시도 된 합성은 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있지만, Goldschmidt의 내성 인자와 같은 간단한 설명자가 몇 초 안에 많은 화합물에 적용될 수 있습니다. 발명 된 지 거의 100 년이 지난 후에도 Goldschmidt의 내성 인자는 여전히 화합물이 페 로브 스카이 트로 합성 될 수 있는지 여부를 초기 추측하는 데 여전히 널리 사용됩니다.
우리의 작업에서, 우리는 페 로브 스카이 트 구조에서 안정적이거나 불안정 한 것으로 알려진 화합물의 데이터베이스를 조립하고 Goldschmidt의 허용 오차 요인의 예측력을 테스트하고 기계 학습을 사용 하여이 설명자를 크게 향상시켰다. 우리는> 500 재료 세트의 경우 Goldschmidt의 공차 계수가 Perovskite 안정성 74%를 올바르게 예측한다는 것을 발견했습니다. 동일한 입력 (즉, a 의 이온 반경을 사용합니다. , b 및 x ), 우리는 SISSO라는 통계 학습 알고리즘을 적용하여 동일한 재료 세트의 92%에 대한 페 로브 스카이 트 안정성을 올바르게 예측하는 새로운 공차 계수를 식별했습니다. Goldschmidt의 매개 변수와 마찬가지로 수천 개의 잠재적 인 페 로브 스카이트가 몇 초 만에 안정 또는 불안정으로 분류 될 수 있지만 이제는 예측 정확도가 크게 향상되었습니다.
Goldschmidt 's와 비교하여 공차 계수의 개선은 주로 오 탐지율이 51%에서 11%로 크게 감소한 것으로 확인할 수 있습니다. 이는 새로운 페 로브 스카이 트를 합성하기를 희망하는 실험적인 화학자가 GoldschMidt가 개발 한 이전 최첨단 공차 계수를 사용하는 10의 5와 비교하여 공차 계수를 사용하여 10 중 ~ 9 배의 성공을 거두게 될 것임을 시사합니다. 우리는 우리의 공차 계수가 주어진 화합물이 페 로브 스카이 트 구조에서 결정화 될지 여부에 대한 초기 예측을 제공하는 새로운 벤치 마크 설명자가 될 것으로 기대합니다.
참조 :
- https://www.nrel.gov/pv/cell-efficiency.html
- v. M. Goldschmidt, Die Gesetze der Krystallochemie. Naturwissenschaften 14, 477–485 (1926).
- r. Ouyang, S. Curtarolo, E. Ahmetcik, M. Scheffler, L. M. Ghiringhelli, Sisso :제공된 후보자의 대규모 저 차원 디스크립터를 식별하기위한 압축 감지 방법. 물리. Mater. 2, 083802 (2018).
