Maschinelles Lernen sagt Effizienz und Stabilität organischer Solarzellen voraus
Ein Machine-Learning-Framework liest Absorptionsspektren, um die Effizienz und Stabilität nicht getesteter organischer Solarzellen-Mischungen vorherzusagen und so die Materialentwicklung zu beschleunigen.
Ein Machine-Learning-Framework könnte Forschern dabei helfen, die Effizienz und Stabilität organischer Solarzellen (OSCs) vorherzusagen, bevor auch nur ein einziges Bauteil gebaut wird. Der Ansatz, de...