文献

J-GLOBAL ID：202202241300711396   整理番号：22A0975329

機械学習とオプトエレクトロニクス材料の発見:成長する相乗作用【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning and Optoelectronic Materials Discovery: A Growing Synergy

著者 (6件)： Mayr Felix (Department of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Munich, Germany) ,  Harth Milan (Department of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Munich, Germany) ,  Kouroudis Ioannis (Department of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Munich, Germany) ,  Rinderle Michael (Department of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Munich, Germany) ,  Gagliardi Alessio (Department of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Munich, Germany) ,  Gagliardi Alessio (Munich Data Science Institute, Technical University of Munich, Germany)
資料名： Journal of Physical Chemistry Letters  (Journal of Physical Chemistry Letters)
巻： 13  号： 8  ページ： 1940-1951  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3687A  ISSN： 1948-7185  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しいオプトエレクトロニック材料は,より効率的な光起電力(PV)デバイスを提供し,LEDやセンサのようなデバイスのエネルギー消費を下げることにより,進行中のグリーン遷移を革命する可能性を有する。これらの応用のための鉛候補材料は,有機半導体とより最近ペロブスカイトである。この展望は,新しい機械学習技法が,実験指針に向けてab initio計算をスピードアップすることから,これらの材料の探索をいかに助けることができるかを示す。さらに,既存の研究に基づき,機械学習分子動力学ポテンシャル,物理的インフォームドニューラルネットワーク,および生成法に関する展望を概説した。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 光起電力 ,  有機半導体 ,  技術 ,  *相乗作用 ,  *オプトエレクトロニクス ,  エネルギー消費 ,  材料 ,  *発見 ,  センサ ,  分子動力学 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 第一原理計算 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  オプトエレクトロニクス ,  発見 ,  成長 ,  相乗作用