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新材料的开发在历史上和当前的人类进步中都发挥了重要作用。材料研究对于开发新技术、改进现有技术以及应对能源、环境和医疗保健等社会挑战至关重要。然而，研究和创造创新材料的传统方法可能是艰巨和持久的，往往需要大量的实验和测试。
试错是一个耗时耗力的过程，需要创建各种材料组合并对其进行测试，直到获得合适的产品。
另一方面，实验测试涉及在不同条件下创建和测试大量样本，这可能需要大量的实验室设备和材料。
对有限数据的依赖可能会严重阻碍研究过程。开发和研究新材料的传统方法通常依赖于少量数据，这可能会限制新发现和创新的潜力。
在这方面，某些模拟和计算方法，如密度泛函理论（DFT）和分子动力学，可以在一定程度上帮助新材料的开发。然而，这些技术存在两个显著的局限性：首先，它们需要大量的计算资源和时间，特别是随着材料复杂性的增加，导致计算工作量呈指数级增长。其次，这些方法不太适用于分析复杂系统，例如由多种材料组成的钙钛矿太阳能电池。
机器学习通过对大量数据的分析简化了材料开发过程。机器学习是人工智能的一个子集，它允许计算机根据数据进行学习和预测。机器学习已成功应用于各个领域。
机器学习现在被应用于材料的研究，特别是复杂系统。材料科学的关键挑战之一是理解材料的结构、性质和性能之间的关系。对于涉及多个组分、相和相互作用的复杂材料系统来说，这一挑战尤其困难。
这就是机器学习的来源。机器学习技术通过自动识别大型数据集中的模式和关系，为分析复杂材料系统提供了一种强大的方法。通过分析实验、模拟或数据库中的数据，机器学习算法可以提取有意义的特征，并创建可以预测材料性质或行为的模型。
使用机器学习有很多好处，例如降低成本、预测未知材料性质的能力以及处理复杂系统的能力，使其成为材料创新的一个很有前途的工具。
在过去几年中，机器学习在钙钛矿太阳能电池和组件材料中的应用急剧增长，主要原因有两个。首先，与钙钛矿太阳能电池和组件材料相关的数据已经大量积累，为机器学习提供了大量有用的数据集，以做出有意义的贡献。其次，越来越多的学者认识到机器学习在高通量计算和复杂多维物理化学空间中的快速发展和巨大潜力。
然而，由于不同的研究涉及了许多不同的机器学习技术和研究对象，研究人员在研究这一领域面临着重大挑战。
为了解决这个问题，《AdvancedFunctionalMaterials》上的一篇综述（“钙钛矿太阳能电池和组件材料的机器学习：关键技术和前景”）概述了钙钛矿太阳能电池研究中机器学习的现状和未来前景，包括数据源、特征提取、算法、模型验证、解释和挑战。
该综述作者强调并详细解释了机器学习模型开发工作流所必需的五种不同技术：
数据：该技术包括数据的来源和用于调整数据的方法。
特征：该技术涉及特征提取的原理以及用于转换或生成分子描述符的技术。
算法：该技术涵盖了所使用的机器学习算法的理论和类型。
验证：该技术包括用于机器学习模型的验证和优化技术。
解释：该技术包括用于解释机器学习模型的分类、技术和工具。
让我们了解一下这五个要素：
数据
数据对于机器学习模型的重要性怎么强调都不为过，因为它甚至比算法本身更重要。机器学习模型的应用上下文和泛化能力依赖于大量的高质量数据，尤其是一些深度学习算法。
材料科学家制作并使用各种类型的数据——计算和实验数据——来研究钙钛矿太阳能电池中使用的材料。这包括包含材料化学和物理财产的表格数据、图像数据（如SEM和XRD）以及文本数据（如材料名称和细胞制备方法）。这些数据被用作机器学习模型的输入（描述符、特征、自变量）和输出（标签、目标变量）。
基于FAIR数据原则（可查找性、可访问性、互操作性和可重用性）的钙钛矿太阳能电池开放访问数据库和分析工具包含来自超过个光伏设备的数据，每个设备最多个参数，分类为参考数据、电池定义、设备堆栈、合成和关键指标。
该数据库还包括用于数据探索、分析、过滤和可视化的交互式工具，这些工具可在Perovskite数据库项目中免费获得。
特征
要预测钙钛矿太阳能电池的性质，必须考虑一些关键因素，称为特征或描述符。这些因素用于简化和推广模型，并帮助解释其有效性。为了实现这一点，必须通过一个称为特征提取和分子描述符转换的过程对原始数据进行细化和降维。
然而，目标属性及其逻辑连接的复杂性会使特征提取变得困难。这导致了几种特征选择方法的出现，包括过滤方法、包装方法和嵌入方法。在训练模型之前，过滤方法基于统计方法对每个特征进行评分，而不与模型结合。
钙钛矿太阳能电池还包含诸如由聚合物和有机小分子制成的传输层材料和钝化材料的成分。将这些材料的性质转换为数字特征是必要的，这也是计算材料领域的一个热门研究方向，因此它们可以用于机器学习算法。这些数字特征被称为分子描述符，分为两种类型：定量和定性。
定量描述符是指分子的微观物理化学财产，而定性描述符，也称为分子指纹，是分子化学结构的数字表示。分子指纹是将分子描述符转换为数字特征以用于机器学习模型的最常用技术。这项技术保留了分子的结构和物理化学信息，允许将其用作输入来预测钙钛矿太阳能电池有机材料的性质。
算法
机器学习是一种利用数学和统计学帮助计算机从数据中学习的计算机编程。有不同类型的机器学习方法可用于不同的问题。有些方法基于问题的类型，如分类、回归、聚类和降维。其他方法基于数据是否具有标签。
监督算法用于分类和回归问题，包括预测每个数据点的标签。无监督算法用于聚类和降维问题，这涉及在没有任何标签的数据中找到模式。
一些机器学习算法可以同时处理分类和回归问题。这两个问题的主要区别在于标签是离散变量还是连续变量。聚类问题没有标签，因此该算法只能根据数据空间中的相似性对数据点进行分组。
选择合适的算法通常取决于几个因素，包括模型的可靠性、数据的格式（例如，表格、图像、文本）和可用数据量。在钙钛矿太阳能电池和组件材料领域，大部分数据通常是表格形式。
该综述作者将常见的机器学习算法分为三大类：经典学习、集成学习和深度学习。在讨论每种方法时，他们得出的结论是，由于特征之间通常没有明显的空间或时间联系，并且数据的样本量很小且异构，因此具有树的集成学习算法通常优于深度学习。
模型验证和优化
机器学习是一种强大的工具，用于使用基于已知数据训练的模型来预测未知数据。为了确保这些模型的准确性和可靠性，需要适当的验证方法和优化技术。然而，围绕这些技术，经常会出现混淆，例如使用训练或验证集的分数来判断模型的性能。理解两个关键概念很重要：模型参数和超参数，以及训练、验证和测试集的作用。
模型参数是模型中可以根据训练数据自动调整的变量，而超参数是必须手动设置的外部变量。训练集用于调整模型参数，验证集用于优化超参数，测试集用于评估模型的泛化能力。需要注意的是，测试集必须与训练集和验证集完全分离，以确保客观评估。
虽然测试集用于评估最终优化的模型，但它不能代替超参数搜索的验证集。如果将测试集用于优化，则会导致过度拟合，并影响模型的泛化能力。
两种最流行的模型验证和优化方法是Holdout和k-fold交叉验证，作者在综述中详细讨论了它们。
模型解释
在人工智能领域，最前沿的研究方向之一是开发解释机器学习模型所做决策的方法。模型的解释对于理解模型做出某些决策的原因至关重要。通过解释这些决定，研究人员可以深入了解数据和模型的行为，这可以帮助他们提高模型的准确性和可靠性。
为了进行综述，作者讨论了可解释的算法模型（包括广义线性模型、决策树和符号回归）和黑箱模型的外部解释。
展望未来，该综述强调并讨论了影响钙钛矿太阳能电池和组件材料中机器学习进一步发展的一些紧迫挑战：数据的贫瘠性、模型输入的选择、模型的实用性和可信度以及研究步骤的合理性。
关于机器学习，分享三本专著：
《机器学习方法》，清华大学出版社，年出版。
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机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）京东月销量0好评率98%无理由退换京东配送￥98.3购买《机器学习》，清华大学出版社，年出版。
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