Maschinelles Lernen filtert 500, 000 Perowskite auf 38 vielversprechende Solar-Kandidaten
Ein Modell für maschinelles Lernen hat rund eine halbe Million Perowskit-Verbindungen analysiert und dabei 38 vielversprechende Kandidaten für den Einsatz in Solarzellen identifiziert.
Maschinelles Lernen hat die Suche nach Solarmaterialien der nächsten Generation drastisch beschleunigt und ein Feld von etwa einer halben Million Perowskit-Verbindungen auf nur 38 praktikable Kandidat...