北京
近日，《Science》在線發表了上海交通大學趙一新教授團隊題為“AI-guided design of efficient perovskite solar cells operationally stable at 100 ?C”的研究論文。該研究瞄準鈣鈦礦太陽能電池穩定性這個關鍵問題，開發了一個多智能體AI平臺，通過AI輔助對高效穩定鈣鈦礦太陽能電池的器件構型和關鍵功能層化學組分進行了全面設計。實驗與理論研究共同確立了甲脒-銫（FA-Cs）鈣鈦礦具有媲美CsPbI3鈣鈦礦穩定性的類無機特性，提出了一種雙Al2O3保護層的高穩定性器件構型，成功實現了高效率和高穩定性的鈣鈦礦太陽能電池，可在100 ?C的高溫下連續運行1000小時以上。
研究背景
鈣鈦礦太陽能電池具有低成本與高效率的優勢，但其在光、熱等外場應力下的性能衰減仍是其產業化進程的主要障礙。鈣鈦礦太陽能電池由鈣鈦礦吸光層、電子/空穴傳輸層、界面層等多個功能層構成，其穩定性提升需要各層材料組分與器件結構的全局協同優化。長期以來，高性能鈣鈦礦太陽能電池的研發高度依賴“實驗試錯”的傳統路徑，需要大量的材料篩選與器件結構迭代，導致人力投入大、研發周期長。
研究內容
近年來，AI的快速發展為化學材料和能源器件的開發提供了新途徑。趙一新團隊開發了一種面向高效穩定鈣鈦礦太陽能電池設計的多智能體協同AI平臺。與依賴高通量實驗或仿真生成的大規模標注數據的傳統數據驅動AI不同，該平臺采用分工協作的多智能體架構，由四個具備領域專業知識且相互關聯的智能體來實現文獻機理知識的整合理解與小數據冷啟動下的全局研發方向指引：數據智能體負責結構化數據提取與按需數據預處理；中心智能體協調多個智能體間工作流并規劃器件結構；組分智能體輔助鈣鈦礦組分的優化；界面智能體指導器件界面及傳輸層設計。
圖1 多智能體AI平臺的工作流
基于數據智能體整合歸納萬余篇相關文獻數據，中心智能體通過機理知識與數據的融合分析，指導設計了具有雙Al2O3保護層的高穩定器件構型，并將核心的鈣鈦礦組分與界面優化任務分配給專業的組分智能體與界面智能體。組分智能體分析器件穩定性數據，提出了FA-Cs鈣鈦礦組分的優化區間，結合熱力學驅動單晶生長與正電子湮滅壽命的實驗驗證，揭示了FA和Cs合金化后可以抑制FAPbI3鈣鈦礦中影響穩定性的關鍵FA空位缺陷的形成，FA-Cs鈣鈦礦最終體現出類無機鈣鈦礦的高穩定性。界面智能體則從分子結構、界面穩定性、偶極矩等多方面綜合分析，指導設計出具有高C-N鍵能的空穴傳輸分子，在高溫和紫外光照下表現出優異的穩定性。最后，中心智能體整合組分智能體和界面智能體的分析結果以及基于智能體建議獲得的實驗數據，并反饋給數據智能體，實現“數據-實驗-數據”的閉環迭代，進一步提升了多智能體AI平臺的分析預測能力。
圖2 鈣鈦礦組分、傳輸層及高穩定器件構型設計
在多智能體AI平臺的輔助下，團隊設計的高效率鈣鈦礦太陽能電池在100 ?C持續運行1000小時后仍能保持97%的初始效率，突破了其長期面臨的穩定性瓶頸。該成果展示了一條切實可行且前景廣闊的AI4S賦能鈣鈦礦太陽能電池全鏈條設計路徑，實現了從“實驗試錯”向“機理驅動+智能迭代”的轉型，有望加速鈣鈦礦太陽能電池的產業化進程。
上海交通大學環境科學與工程學院博士生郭嘉豪、溥淵未來技術學院未來光伏研究中心助理研究員李博偉和博士后張澤瑜、環境科學與工程學院博士后劉方為該論文的共同第一作者。上海交通大學溥淵未來技術學院王衍明副教授、環境科學與工程學院繆炎峰副研究員、上海交通大學趙一新教授為共同通訊作者，上海交通大學為第一單位。該研究得到國家自然科學基金、上海市自然科學基金、上海交通大學“交大2030”計劃等項目的資助。
來源：上海交通大學環境科學與工程學院
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