AI 驱动的四智能体协作系统在材料与器件设计中的应用示意

2026年5月15日

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上海交通大学最新Science论文:AI for Science再获突破

上海交通大学赵一新教授团队在Science上发表论文,展示了一个由四个智能体协同工作的AI框架,成功应用于钙钛矿太阳能电池的材料与器件设计,显著提升了设计效率与稳定性。

四智能体协作框架与材料发现

该系统通过分工的智能体分别负责候选材料筛选、界面工程设计、器件仿真与稳定性评估,最终鉴定出 FA.Cs.PbI 作为稳定的吸收层材料,并设计出具紫外稳定性的膦酸基空穴传输材料。

器件优化与长期稳定性验证

团队通过界面层优化(双侧金属氧化物)增强器件稳定性,制得电池初始功率转换效率达25%,并在100°C 下运行1000小时后仍保持97%初始效率,展示了向商业化迈进的可行路径。

四智能体协作的AI框架为材料发现与器件优化提供了更高效的全链条解决方案。

“小墨”

AI 在全链条研发中的作用

研究强调AI系统在材料筛选、器件设计到加速验证的全链条能力,展示了AI for Science 在推动能源材料与器件研发中的巨大潜力。

未来展望

此类协作智能体框架可推广到更多复杂多尺度的科学问题,缩短研发周期并降低试错成本,为工业化与规模化提供技术支撑。

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