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王連洲/孫世靜/王志亮AM: 機(jī)器學(xué)習(xí)指導(dǎo)光電化學(xué)水分解的摻雜劑選擇

摻雜是調(diào)整金屬氧化物基半導(dǎo)體用于太陽能驅(qū)動(dòng)光電化學(xué)（PEC）水分解的有效策略。盡管進(jìn)行了廣泛的研究，摻雜劑的選擇仍然在很大程度上取決于試錯(cuò)法。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）有望為高性能PEC系統(tǒng)的摻雜劑選擇提供可預(yù)測的見解，因?yàn)樗梢越沂緭诫s劑的大量特征與摻雜光電極的PEC性能之間的相關(guān)性。

在此，澳大利亞昆士蘭大學(xué)王連洲教授、王志亮博士及美國麻省理工學(xué)院孫世靜等人首次報(bào)道了應(yīng)用ML研究摻雜劑選擇的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)，以改善光電極的PEC 響應(yīng)。作者以赤鐵礦Fe₂O₃作為原型半導(dǎo)體候選物，采用從17種摻雜劑中獲取的數(shù)據(jù)（每種都包含五種獨(dú)特的摻雜劑濃度）訓(xùn)練ML模型。

在ML研究中，采用10個(gè)內(nèi)在特征（如原子序數(shù)、離子半徑、化學(xué)價(jià)等）和1個(gè)處理特征（摻雜劑濃度）作為描述符，并應(yīng)用了六種不同的算法，包括基準(zhǔn)線性回歸（LR）、隨機(jī)森林（RF）、梯度提升（GB）、支持向量回歸（SVR）、K近鄰回歸（KNN）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）。

圖1. 純/摻雜Fe₂O₃光陽極之間的光電流密度比較

作者基于k折交叉驗(yàn)證，通過均方根誤差（RMSE）比較RF、GB、SVR、KNN和NN的模型性能，與基準(zhǔn)LR方法相比，KNN、RF 和GB顯示出顯著的改進(jìn)。其中，由于批次間的變化，RF模型的RMSE與實(shí)驗(yàn)誤差的數(shù)量級相同。經(jīng)過訓(xùn)練的ML模型，作者成功預(yù)測了分別摻雜鑭（La）和釔（Y）的Fe₂O₃光陽極的電荷分離和轉(zhuǎn)移（CST）性能。

通過SHAP分析對這些描述符的重要性進(jìn)行排序，作者發(fā)現(xiàn)化學(xué)態(tài)、離子半徑和金屬-氧（M-O）鍵形成焓是促進(jìn)CST的三個(gè)最重要的摻雜劑選擇標(biāo)準(zhǔn)。此外，ML引導(dǎo)的摻雜劑選擇已進(jìn)一步擴(kuò)展到典型的基于 CuO的光電陰極設(shè)計(jì)，展示了這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的普適性。

圖2. 基于SHAP的特征重要性分析

Machine Learning Guided Dopant Selection for Metal Oxide based Photoelectrochemical Water Splitting: The Case Study of Fe₂O₃and CuO, Advanced Materials 2021. DOI: 10.1002/adma.202106776

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