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专业知识包由
•极性计WXG-4•分析平衡ABS 220-4N（最大220G，d = 0.1 mg）•超声清洁剂VMR VMR•密度和声速仪DSA5000M•数字折光计Kruss DR6200-TF（D = 0.00001）•D = 0.00001•Abbe Ratcractoter（d = 0.0002） 0.0002) • MITTAL SE-02 2MHz Ultrasonic Interferometer • Calibrated Cannon-Fenske Viscometers (#25 to #600) • Reference Liquids for Viscosity and Density (for Calibration Purposes) • Vacuum Pump • Exsiccator for Sample Storage • Fractional Distillation Equipment • Reflux Condenser • Magnetic Stirrer • Centrifuge
人工智能寻找优质聚合物太阳能电池材料
利用人工智能（机器学习）*2，超快速筛选20万种虚拟生成的聚合物太阳能电池材料*1，实际合成排名靠前的新型聚合物。并成功进行了演示。 利用能够导电的聚合物的聚合物太阳能电池作为轻量、廉价的下一代太阳能电池，世界各地正在开发。然而，由于聚合物化学结构的组合无数，且太阳能电池元件的生产涉及多种因素的复杂相互作用，因此很难准确预测元件性能。 本研究中，我们根据实验数据构建了独特的机器学习模型，成功显著提高了性能预测的准确性，并通过实际设计和合成新型聚合物证明了其有效性。 预计该研究方法将应用于高效聚合物太阳能电池的开发，以及其他功能聚合物的材料信息学*3领域。