上海交通大学赵一昕教授、缪炎峰副研究员、王衍明副教授报道了一种四智能体协作的人工智能（AI）框架，用于指导设计高效光吸收层、抗紫外空穴传输材料以及稳定的异质界面。通过热力学驱动的单晶生长和薄膜实验表征验证，该多智能体框架确定了高度稳定的甲脒-铯铅碘钙钛矿组分FA₀.₉₂Cs₀.₀₈PbI₃。AI驱动的 insights 进一步指导设计了一种定制的空穴传输分子——(4'-(3,6-二甲氧基-9H-咔唑-9-基)-[1,1-联苯]-4-基)膦酸（MeO-DPPACz），该材料具有优异的抗紫外线能力。最终优化的PSC器件在100°C下连续工作1000小时后，仍能保持97%的初始效率。相关研究成果以题为“AI-guided design of efficient perovskite solar cells operationally stable at 100°C”发表在最新一期《science》上。
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