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第22章 进度飞快(第2页)

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巴文迪把咖啡递给陈元光。

“我想的是我们可以采取自动表征、化学机器人合成技术和机器学习结合,去探索抗溶剂的选择是如何影响到钙钛矿的内在稳定性的。

比如说我们选择不同的末端去做组合,像mapbI3,cspbI3和cspbBr3等等,用于合成一些组合库,每个库里它会有自己独特的组合。

我预计我们一共能够合成出一千多种成分,然后每个库使用两种不同的抗溶剂制作两次:甲苯和氯仿。

合成后每5分钟自动进行一次光致光光谱分析,持续一段时间,具体多长比较合适,这需要做实验来确定。

最后利用非负矩阵分解来绘制时间和成分依赖的光电子特性。

通过对每个库使用这个工作流,我们可以找到抗溶剂的选择对钙钛矿的内在稳定性。

其实它可能会是一个动态的过程。”

陈元光大致讲了一下他的思路。

这思路和之前蛋白质定向诱导进化很像,但是不同的在于是先做实验,通过化学机器人来设置固定的流程,然后用机器学习去做分析。

巴文迪听得连连点头,心想果然是好苗子,难怪莱维特在打电话给他的时候有怨气:“很棒的想法,莱特,我支持你。

这得看最后的结果,如果结果不错,那它能nature或者snetce。

如果结果不理想,那也能Janetature的子刊。

对于化学领域落后于时代的学者们来说,时下最流行的人工智能算法,他们还是会给面子的。”

陈元光思忖,主要还是互联网待遇太好,能把钙钛矿和机器学习结合起来的,要么还没成长起来,毕竟人工智能才火了两年,要么压根不会来读博,早就去工业界赚大钱了。

只是因为这大钱对他来说不算什么,所以他才有机会在这里进修。

“教授,另外我们实验室没有显卡,我需要买英伟达最新的显卡来做计算。”

陈元光提到。

巴文迪无奈道:“看来我也落伍了,买,你写张申请单给我,我签字之后你拿给苏珊,让她去采购。”

“还行,结果算不上好,也不算差,nature可能有点勉强,但是一篇Jacs绰绰有余。”

巴文迪盯着结果看了半天,然后说道。

陈元光说:“Jacs可以了,我在做这个项目的时候,另外还搞了个项目,这个项目绝对可以nature。”

巴文迪震惊:“你说说看。”

陈元光:“我在github上搭了一个跨属性的深度学习框架,主要可以用来对小材料数据进行预测分析。

主要用了学院一些现成的数据去训练这个模型,先构建了一个大的数据集,然后基于这个大的数据集去构建不同属性的小数据集,以及他们的模型。

通过这些模型提炼出来的框架,我们可以去直接输入物理属性,作为它的计算和实验数据集,最后得出它其他特性结果来。”

说白了就是围绕钙钛矿的预测这一个课题,再往下挖了一层,做了一个更通用的结果出来。

(本章完)

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