2D/3D異質結鈣鈦礦太陽能電池（PSC）表現出優異的穩定性，但2D鈣鈦礦覆蓋層中的量子阱阻礙了載流子傳輸，從而降低了功率轉換效率（PCE）。目前，人們對傳輸勢壘和銨配體（AL）復雜結構之間的關系知之甚少，從而導致2D鈣鈦礦開發中的片面方法和低效過程。為此，上海交通大學韓奇峰利用AI生成的銨配體實現了高效穩定的2D/3D異質結鈣鈦礦太陽能電池
本文要點：
1) 作者建立了一個機器學習程序來全面探索這種關系，并將其與基于強化學習算法的人工智能（AI）模型相結合，以加速AL的生成。
2) 最后，AI設計的AL提高了2D鈣鈦礦覆蓋層的載流子傳輸性能，作者在倒置PSC中實現了26.12%的認證PCE。在85°C的1個太陽光照下，在最大功率點跟蹤下運行2000小時后，這些器件保留了初始PCE的96.79%。
Ge Yan et.al AI-Generated Ammonium Ligands for High-Efficiency and Stable 2D/3D Heterojunction Perovskite Solar Cells Adv. Mater. 2025
DOI: 10.1002/adma.202503154
https://doi.org/10.1002/adma.202503154
