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鹵化物鈣鈦礦可進一步在維度和成分上進行設計，并用于儲能應用。揭示離子與低維鹵化物鈣鈦礦之間的相互作用對于實現(xiàn)下一代儲能裝置（如光充電離子電池和離子電容器）至關重要。

在此，南京信息工程大學張磊教授等人進行了密度泛函理論（DFT）計算和機器學習（ML）研究，以評估離子與二維鹵化物鈣鈦礦之間的相互作用對儲能應用的影響。首先，作者進行了高通量第一性原理計算，以獲得訓練/測試數(shù)據(jù)集中的640個觀測值。在特征工程步驟中計算Pearson相關系數(shù)以消除冗余特征，然后選擇適當?shù)奶卣鳎?3個）將其用于構建ML模型。

此外，為了全面評估特征重要性并避免Pearson方法造成的偏差，作者使用14種不同的排序方法根據(jù)特征與輸出值的相關性對特征進行排序。接下來，作者比較了六種機器學習算法（KNN、Kriging、隨機森林、Rpart、SVM 和Xgboost）的精度，其中Xgboost算法（r = 0.968, R²?= 0.93）實現(xiàn)了最佳精度并被用于預測虛擬空間。

圖1. 整個機器學習過程的流程圖

其中，虛擬空間由各種離子/A₂BX₄系統(tǒng)的吸附能組成，其中離子包括Li⁺、Zn²⁺、K⁺、Na⁺、Al³⁺、Ca²⁺、Mg²⁺和F^–，A位物種包括Li、Na、K、Rb、和 Cs，B位物種指Ge、Sn、Pb，X位物種指F、Cl、Br 和I。通過Xgboost算法預測由11976個二維離子/鈣鈦礦系統(tǒng)組成的數(shù)據(jù)庫，然后根據(jù)無鉛和鹵素混合標準篩選材料。

最終，預測集中的5個示例離子/鈣鈦礦系統(tǒng)，即Li⁺/K₂GeClBr₃、K⁺/Rb₂SnFBr₃、K⁺/Rb₂SnBr₃I、Na₊/Cs₂SnFCl₂I和Na⁺/LiCsSnFBr₂I被建議作為離子電容器的潛在候選者。作者通過第一性原理和分子動力學進一步評估選定的材料候選物，并解釋其光電特性和穩(wěn)定性。總之，這項基于ML的研究為開發(fā)用于太陽能可充電離子電容器和鈣鈦礦基離子電池的二維鹵化物鈣鈦礦材料提供了參考。

圖2. 機器學習預測與第一性原理計算的5種候選材料吸附能比較

Designing Two-Dimensional Halide Perovskites Based on High-Throughput Calculations and Machine Learning,?ACS Applied Materials & Interfaces 2022. DOI: 10.1021/acsami.2c00564

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南信大張磊教授ACS AMI: 高通量計算+機器學習設計二維鹵化物鈣鈦礦

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