論文の概要: Opportunities for Machine Learning to Accelerate Halide Perovskite Commercialization and Scale-Up

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03923v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 06:35:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-11 23:55:10.687495
• Title: Opportunities for Machine Learning to Accelerate Halide Perovskite Commercialization and Scale-Up
• Title（参考訳）: ハライドペロブスカイトの商業化とスケールアップを加速する機械学習の可能性
• Authors: Rishi E. Kumar, Armi Tiihonen, Shijing Sun, David P. Fenning, Zhe Liu, Tonio Buonassisi
• Abstract要約: ハロゲン化ペロブスカイトの商業化を妨げる実用的課題を概観する。 機械学習(ML)ツールがどのように役立つかについて論じる。 MLツールを特定の業界のニーズに適応させる上で、業界と学術のパートナーシップがいかに役立つかを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5532399751725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While halide perovskites attract significant academic attention, examples of at-scale industrial production are still sparse. In this perspective, we review practical challenges hindering the commercialization of halide perovskites, and discuss how machine-learning (ML) tools could help: (1) active-learning algorithms that blend institutional knowledge and human expertise could help stabilize and rapidly update baseline manufacturing processes; (2) ML-powered metrology, including computer imaging, could help narrow the performance gap between large- and small-area devices; and (3) inference methods could help accelerate root-cause analysis by reconciling multiple data streams and simulations, focusing research effort on areas with highest probability for improvement. We conclude that to satisfy many of these challenges, incremental -- not radical -- adaptations of existing ML and statistical methods are needed. We identify resources to help develop in-house data-science talent, and propose how industry-academic partnerships could help adapt "ready-now" ML tools to specific industry needs, further improve process control by revealing underlying mechanisms, and develop "gamechanger" discovery-oriented algorithms to better navigate vast materials combination spaces and the literature.
• Abstract（参考訳）: ハロゲン化ペロブスカイトは学術的な注目を集めているが、大規模な工業生産の例は依然として少ない。 In this perspective, we review practical challenges hindering the commercialization of halide perovskites, and discuss how machine-learning (ML) tools could help: (1) active-learning algorithms that blend institutional knowledge and human expertise could help stabilize and rapidly update baseline manufacturing processes; (2) ML-powered metrology, including computer imaging, could help narrow the performance gap between large- and small-area devices; and (3) inference methods could help accelerate root-cause analysis by reconciling multiple data streams and simulations, focusing research effort on areas with highest probability for improvement. これらの課題の多くを満たすためには、既存のMLと統計手法の適応が必要である、と結論付けている。 我々は、社内データサイエンス人材育成を支援するリソースを特定し、特定の産業ニーズに「既成の」mlツールを適応させ、基盤となるメカニズムを明らかにすることによってプロセス制御をさらに改善し、広大な材料の組み合わせ空間と文学をよりよくナビゲートする「ゲームチェンジャー」ディスカバリ指向アルゴリズムを開発する。

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