文案 |汉川子
编辑 |汉川子
面临全球气候恶化的严峻形势，绿色环保发展已成为各国共同的责任与挑战。
在应对气候变化问题的过程中，清洁能源的发展和利用被认为是解决这一全球性挑战的有效途径之一。 近年来，有机太阳能电池作为一种全新的太阳能电池技术备受瞩目，具有轻薄柔性、透明度好、制作工艺简单等诸多优势，被誉为未来光伏技术的发展方向。
由于受到光稳定性等方面的制约，有机太阳能电池在商业化应用过程中一直进展缓慢。
近日，来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和多伦多大学的研究团队通过人工智能黑盒技术成功提升了有机太阳能电池的光稳定性，为该领域的发展带来了全新的突破。
提升有机太阳能电池的光稳定性成为关键
在当前全球范围内的能源结构转型中，太阳能光伏作为一种清洁能源备受瞩目。 而在太阳能光伏领域，虽然硅基太阳能电池一直占据主导地位，但是其制作工艺复杂、重量大、成本高等问题也制约了其在一些特殊场景下的应用。
人们开始将目光投向有机太阳能电池，希望通过其轻薄柔性、透明度好等特点来满足未来特殊场景的能源需求。
与此同时，提升有机太阳能电池的光稳定性也成为了当前研究的热点和难点之一，其光稳定性的不足直接影响着其实际应用效果。
从长远来看，如果无法解决好有机太阳能电池的光稳定性问题，其在光伏领域的发展也将受到较大制约，无法和传统硅基太阳能电池相抗衡。
人工智能成功「打开」有机太阳能电池「黑盒」
在过去的一段时间内，随着人工智能技术的快速发展和应用，越来越多的研究者开始尝试将人工智能技术引入到太阳能电池的研发过程中来，希望通过其强大的「数据分析+自我学习」能力来加速材料的筛选和优化工作。
而有机太阳能电池的材料体系非常庞大，如何高效地从中找到具有较好光电转换性能且稳定性好的材料一直是一个比较头疼的问题。
在这项最新的研究中，研究者成功地将人工智能技术运用到有机太阳能电池的研发过程中，并且在一定程度上成功「打开」了有机太阳能电池的「黑盒」，帮助人们更清晰地了解其内部工作机制。
具体来讲，研究者通过一种名为「闭环迁移」的方法，成功将机器学习、自动化实验和物理建模等技术进行了有机的结合， 并且在整个实验过程中实现了多个环节的「无人化」操作，包括材料的合成和表征工作。
通过这一方法，研究者获取了大量的实验数据，并且成功地从中挖掘出对有机太阳能电池光稳定性影响较大的关键因素，为后续的材料优化工作提供了重要参考。
研究者还利用人工智能技术成功地「预测」出了一系列具有较好光稳定性的有机分子结构，为有机太阳能电池的材料设计和筛选工作提供了全新的思路和方向。
人工智能技术助力科学研究迈向「智能化」时代
通过这项研究成果，我们不难发现，人工智能技术在科学研究领域的应用前景十分广阔，其不仅可以帮助科学家们更高效地开展材料研发工作，还可以从大量的实验数据中挖掘出「隐藏」的规律和知识。
在某种程度上，有机太阳能电池的研发过程就好比是一场「实验室里的大数据探索之旅」，而人工智能技术则为科学家们提供了一种全新的「数据分析工具」，帮助他们更好地「看见」和「理解」这些数据中蕴含的「宝贵信息」。
未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，相信其在科学研究领域的应用也会越来越深入，科学研究工作也将迎来一场真正意义上的「智能化」革命。
在这一过程中，科学家们需要和人工智能「伙伴」充分合作，充分挖掘人工智能技术在科学研究中的潜在作用，努力将其应用到具体的研究任务中，为解决各种重大科学问题和挑战带来新的思路和突破口。
通过人工智能技术的「加持」，相信科学研究工作一定可以迈向一个全新的境界，为人类社会的可持续发展和进步贡献更多「智慧」和「力量」。
