論文の概要: Comparing Hyper-optimized Machine Learning Models for Predicting Efficiency Degradation in Organic Solar Cells
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00173v2
- Date: Mon, 10 Jun 2024 12:46:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 00:34:14.929082
- Title: Comparing Hyper-optimized Machine Learning Models for Predicting Efficiency Degradation in Organic Solar Cells
- Title（参考訳）: 有機太陽電池の効率劣化予測のための過最適化機械学習モデルの比較
- Authors: David Valiente, Fernando Rodríguez-Mas, Juan V. Alegre-Requena, David Dalmau, Juan C. Ferrer,
- Abstract要約: 本研究は,有機太陽電池 (OSC) の電力変換効率 (PCE) に苦しむ時間的劣化を表現するための機械学習モデルを提案する。
製造プロセスと環境条件の両方に関して最大7変数を含む996項目のデータベースを180日間以上作成しました。
一方、根平均二乗誤差(RMSE)、二乗誤差(SSE)の和、および平均絶対誤差(MAE)>1%の目標値であるPCEは、係数決定(R2)の値に達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.847063110051245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This work presents a set of optimal machine learning (ML) models to represent the temporal degradation suffered by the power conversion efficiency (PCE) of polymeric organic solar cells (OSCs) with a multilayer structure ITO/PEDOT:PSS/P3HT:PCBM/Al. To that aim, we generated a database with 996 entries, which includes up to 7 variables regarding both the manufacturing process and environmental conditions for more than 180 days. Then, we relied on a software framework that brings together a conglomeration of automated ML protocols that execute sequentially against our database by simply command-line interface. This easily permits hyper-optimizing and randomizing seeds of the ML models through exhaustive benchmarking so that optimal models are obtained. The accuracy achieved reaches values of the coefficient determination (R2) widely exceeding 0.90, whereas the root mean squared error (RMSE), sum of squared error (SSE), and mean absolute error (MAE)>1% of the target value, the PCE. Additionally, we contribute with validated models able to screen the behavior of OSCs never seen in the database. In that case, R2~0.96-0.97 and RMSE~1%, thus confirming the reliability of the proposal to predict. For comparative purposes, classical Bayesian regression fitting based on non-linear mean squares (LMS) are also presented, which only perform sufficiently for univariate cases of single OSCs. Hence they fail to outperform the breadth of the capabilities shown by the ML models. Finally, thanks to the standardized results offered by the ML framework, we study the dependencies between the variables of the dataset and their implications for the optimal performance and stability of the OSCs. Reproducibility is ensured by a standardized report altogether with the dataset, which are publicly available at Github.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,多層構造ITO/PEDOT:PSS/P3HT:PCBM/Alを用いた高分子有機太陽電池 (OSC) の電力変換効率 (PCE) による時間劣化の最適機械学習モデルを提案する。
そこで我々は,製造プロセスと環境条件の両方に関して最大7変数を含む996項目のデータベースを180日間以上作成した。
そこで私たちは、コマンドラインインターフェースだけでデータベースに対してシーケンシャルに実行する自動MLプロトコルの集合体をまとめるソフトウェアフレームワークを頼りにしました。
これにより、徹底的なベンチマークによってMLモデルの超最適化およびランダム化が可能になり、最適なモデルが得られる。
一方、根平均二乗誤差(RMSE)、二乗誤差(SSE)の和、および平均絶対誤差(MAE)>1%の目標値であるPCEは、係数決定(R2)の値に達した。
さらに、データベースにないOSCの動作を確認できる検証されたモデルにコントリビュートする。
この場合 R2~0.96-0.97 と RMSE~1% は、予測する提案の信頼性を確認する。
比較目的では、非線形平均平方(LMS)に基づく古典的ベイズ回帰フィッティング(英語版)も提示され、単一のOSCの単変量に対してのみ十分に機能する。
そのため、MLモデルで示される能力の広さを上回りません。
最後に、MLフレームワークによって提供される標準化された結果により、データセットの変数とOSCの最適性能と安定性の関係について検討する。
再現性は、Githubで公開されているデータセットとともに標準化されたレポートによって保証される。
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