有机分子的增材工程关于完成高功能钙钛矿光电器材至关重要。但是，经过试验寻觅适宜的增加剂既贵重又耗时，而传统的机器学习 (ML) 因为在这个相对较新的领域中可用的试验数据有限，因而难以精确猜测。

  南京工业大学黄维院士（西北工业大学）, 王建浦以及Lin Zhu等人展现了一种深度学习方法，该方法能够经过运用132个分子的小型数据集以高达 96% 的高精度猜测钙钛矿发光二极管 (PeLED) 中增加剂的有效性。

  该模型能够最大极限地使用分子的信息，并明显缓解曾经的ML模型进行分子挑选时经常出现的重复问题。使用猜测的增加剂，能轻松完成十分高效率的PeLED，其峰值外量子效率高达22.7%。该工作为进一步提高钙钛矿光电器材的功能拓荒了一条新途径。

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