大阪大學的研究人員利用機器學習來設計和虛擬測試有機太陽能電池的分子，這可以為可再生能源應用帶來更高效率的功能材料。

大阪大學的研究人員利用機器學習設計了用于光伏設備的新型聚合物。在虛擬篩選了20多萬種候選材料后，他們合成了一種最有前途的材料，并發現其性能與他們的預測一致。這項工作可能會導致功能材料發現方式的革命。

機器學習是一種強大的工具，只要提供足夠的實例數據，計算機就可以對即使是復雜的情況進行預測。這對于材料科學中的復雜問題尤其有用，例如設計有機太陽能電池的分子，這可能取決于大量的因素和未知的分子結構。人類需要花費數年的時間來篩選數據以找到潛在的模式，甚至需要更長的時間來測試組成有機太陽能電池所有可能的供體聚合物和受體分子的候選組合。因此，提高太陽能電池的效率以在可再生能源領域具有競爭力的進展一直很緩慢。

現在，大阪大學的研究人員利用機器學習，基于用之前發表的實驗研究數據訓練算法，篩選了數十萬個供體和受體對。嘗試了382個供體分子和526個受體分子的所有可能的組合，結果有200932對通過能量轉換效率虛擬測試。

為了驗證這種方法，研究人員在實驗室里合成了一種預測效率很高的聚合物，并進行了測試。發現其特性與預測相符，這讓研究人員對他們的方法更有信心。這個項目不僅可以促進高效有機太陽能電池的發展，還可以適應其他功能材料的材料信息學。我們可能會看到這種類型的機器學習，即一個算法可以根據機器學習的預測快速篩選數千甚至數百萬個候選分子，并應用于其他領域，如催化劑和功能性聚合物。