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Materials Informatics：Statistical Modeling in Material Science

Abraham Yosipof,Klimentiy Shimanovich, Hanoch Senderowitz

MolecularInformatics, 2016

doi: 10.1002/minf.201600047

  材料信息學致力于將信息原理應用在材料科學中，以幫助發(fā)現(xiàn)新材料。該領域的核心是數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，尤其是機器學習方法，進行通常被稱為定量結構-效應關系（QSAR）建模，以產(chǎn)出各種材料相關的“活動”的預測模型。這些模型可以加速優(yōu)異性能的新材料的發(fā)展，并挖掘決定這些性能的因素。在本文中對比了藥物化學/藥物設計和材料相關的QSAR建模，突出了建立新的、材料特定描述符的重要性。調(diào)查了一些最新的QSAR模型在材料科學的發(fā)展，重點是含能材料和太陽能電池。最后列舉了利用組合材料合成方法使用金屬氧化物制造太陽能電池組的材料信息分析的新實例。

材料信息學，材料科學，QSAR，化學信息學，太陽能電池，光伏電池

圖1：本研究中的數(shù)據(jù)挖掘分類的步驟

兩個太陽能電池庫的光伏電池的PC圖，藍色和紅色的點分別代表TiO₂|Co₃O₄和TiO₂|Co₃O₄|MoO₃庫。綠點代表兩個庫中的13個具有相同組合的TiO₂|Co₃O₄層的電池對，其光伏特性基本不受MoO3層影響。

圖2：TiO₂|Cu₂O|NiO庫的激發(fā)圖，根據(jù)J_SC（左）和V_OC（右）和NiO層的厚度之間的Spearman關系進行顏色編碼。對具有相同相關性的光伏參數(shù)的電池用黃色方塊表示。

圖3：預測TiO₂|CuO-NiO-In₂O₃的J_SC（μA/cm²）和V_OC（V）值，朝向邊緣的紅色區(qū)域在模型的適用域（AD）之外。

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