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npj Comput. Mater.: 機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)環(huán)境壓力下控制實(shí)驗(yàn)材料穩(wěn)定性的方程

雖然實(shí)驗(yàn)研究中的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）已經(jīng)展示了令人印象深刻的預(yù)測(cè)能力，但從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中提取可替代的知識(shí)表示仍然是一項(xiàng)難以捉摸的任務(wù)。

在此，美國(guó)麻省理工學(xué)院Tonio Buonassisi, Richa Ramesh Naik及Armi Tiihonen等人使用科學(xué)ML從環(huán)境壓力（高溫、濕度和光照）下降解有機(jī)-無(wú)機(jī)甲基碘化鉛（MAPI）鈣鈦礦薄膜的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中推斷出潛在的偏微分方程（PDE）。在這項(xiàng)研究中，作者專注于PDE-FIND算法在鈣鈦礦降解數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。

其中，選擇 PDE-FIND是因?yàn)樗且环N可解釋的方法并提供了對(duì)動(dòng)力學(xué)的簡(jiǎn)潔描述，并且可以靈活地將領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)應(yīng)用于庫(kù)選擇。直接從實(shí)驗(yàn)老化測(cè)試數(shù)據(jù)中成功識(shí)別控制PDE將加深對(duì)熱降解的理解，并為鈣鈦礦太陽(yáng)能電池的可靠壽命預(yù)測(cè)及長(zhǎng)期老化測(cè)試加速因子的確定提供工具。本研究的目標(biāo)有兩個(gè)：（1）使用稀疏回歸方法 PDE-FIND揭示與鈣鈦礦降解相對(duì)應(yīng)的潛在PDE；（2）通過比較有/無(wú)噪聲的模擬數(shù)據(jù)，量化噪聲對(duì)PDE-FIND提取PDE精度的影響。

圖1. PDE-FIND基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)提取PDE

使用稀疏回歸算法，作者發(fā)現(xiàn)在35~85°C的廣泛溫度范圍內(nèi)控制MAPI降解的底層PDE最低限度可由一個(gè)二階多項(xiàng)式來描述。盡管數(shù)據(jù)集中存在噪聲和方差，但僅選擇了與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)相對(duì)應(yīng)的函數(shù)，并且PDE與數(shù)值導(dǎo)數(shù)表現(xiàn)出良好的一致性。通過對(duì)模擬數(shù)據(jù)的魯棒性分析表明，當(dāng)添加高達(dá)5% 的高斯噪聲時(shí)，具有二階多項(xiàng)式庫(kù)的PDE-FIND可成功識(shí)別描述模擬數(shù)據(jù)的PDE。

然而，擬合參數(shù)的誤差隨噪聲的增大而增大，最高接近80%。如果獲得的數(shù)據(jù)具有低噪聲或可通過降噪技術(shù)去噪，則科學(xué)ML方法在揭示動(dòng)力系統(tǒng)的控制方程方面非常有用?？傊?，該研究展示了ML加速對(duì)鈣鈦礦材料降解的理解和可靠性優(yōu)化，突出了與ML輔助科學(xué)發(fā)現(xiàn)相關(guān)的前景和挑戰(zhàn)。

圖2. 基于模擬數(shù)據(jù)評(píng)估噪聲對(duì)PDE提取的影響

Discovering equations that govern experimental materials stability under environmental stress using scientific machine learning, npj Computational Materials 2022. DOI: 10.1038/s41524-022-00751-5

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