科学家借助主动式机器学习技术来改进光伏面板

2021-05-05 09:34:45来源：cnBeta 关键词：主动式机器学习技术机器学习技术阅读量：23678

导读：主动式机器学习算法，并不依赖于从现有的数据中学习，而是通过不断地迭代，以确定实际上需要学习该问题的相关数据。

德国慕尼黑大学与柏林弗里茨·哈伯研究所的科学家们，已经找到了一条依靠主动式机器学习(AML)技术，来持续改进光伏面板的新方法。传统意义上的学习，无非是借鉴以往的经验。即便需要应对新的情况，AI也相当依赖于此前已经处理过的大致相似状况。不过本文介绍的主动式学习技术，似乎已经开辟出了一个几乎无限的可能。

　　在面向未来的便携式太阳能电池或可卷曲显示屏等研究领域，有机半导体研究人员在处理无数种可能的候选分子时，就面临着相当大的考验。

　　庆幸的是，在此类具有改进特性的有机分子的发现任务上，已经有越来越多人开始考虑借助机器学习(Machine Learning)的力量，通过来自计算机仿真或实验的数据而开展相关训练。

　　然而具有这种可能的小有机分子数量，规模可能高达10^33，使得我们几乎不可能实际生成足够的数据，来反映材料的多样性。

　　好消息是，弗里茨-哈伯研究所理论系负责人Karsten Reuter教授，刚刚在《自然通讯》(Nature Communications)期刊上发表了他们的新颖解决方案。

　　主动式机器学习(AML)算法，并不依赖于从现有的数据中学习，而是通过不断地迭代，以确定实际上需要学习该问题的相关数据。

　　基于此，科学家们首先对几个较小的分子进行了模拟，以获得与分子电导率有关的数据(衡量太阳能电池材料的实用性的一个维度)。

　　然后算法将决定这些分子的微小修饰是否可推导出实用的特征，或者因缺乏相似数据而不确定。在此情况下，系统都会自动请求新的模拟，通过生成新的数据来自我改进、考虑新分子，并不断重复此过程。

　　目前，科学家们已经展示了如何借此有效地识别出新的有前景的分子、同时算法仍在继续探索广阔的分子空间，结果是我们几乎每周都可梳理出新型分子结构，有助于让下一代太阳能电池的研发工作愈加轻松。

　　(原标题：科学家借助主动式机器学习技术来改进光伏面板)

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