同时优化功能薄膜的加工参数仍然是一个挑战。德国亥姆霍兹埃尔朗根-纽伦堡可再生能源研究所Jiyun Zhang、Christoph J. Brabec以及电子科技大学赵怡程等人提出了名为SPINBOT的全自动平台的设计和利用，用于溶液加工功能薄膜的工程。SPINBOT能够通过卓越的实验控制对数百种基材进行无监督处理，从而执行高采样变异性的实验。

通过贝叶斯优化 (BO) 算法实现的迭代优化过程，SPINBOT探索复杂的参数空间，不断提高所生产薄膜的质量和可重复性。这种机器学习 (ML) 引导的可靠 SPINBOT平台能够通过简单的薄膜光致发光表征来加速钙钛矿太阳能电池的优化过程。

因此，这项研究得出了一种最佳薄膜，当在环境大气中加工成太阳能电池时，可以立即产生21.6%的效率 (PCE)，并具有令人满意的性能再现性。在金属卤化物灯下、60-65°C下连续运行1100小时后，未密封的器件仍保持其初始效率的90%。预计机器人平台与智能算法的集成将促进有效自主实验的广泛采用，以满足材料科学研究界不断变化的需求和限制。

Zhang, J., Liu, B., Liu, Z., Wu, J., Arnold, S., Shi, H., Osterrieder, T., Hauch, J. A., Wu, Z., Luo, J., Wagner, J., Berger, C. G., Stubhan, T., Schmitt, F., Zhang, K., Sytnyk, M., Heumueller, T., Sutter-Fella, C. M., Peters, I. M., Zhao, Y., Brabec, C. J., Optimizing Perovskite Thin-Film Parameter Spaces with Machine Learning-Guided Robotic Platform for High-Performance Perovskite Solar Cells. Adv. Energy Mater. 2023, 2302594.

https://doi.org/10.1002/aenm.202302594

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aenm.202302594

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