综述：基于人工智能机器学习模型预测高性能钙钛矿太阳能电池

这篇综述系统总结了人工智能（AI）和机器学习（ML）在钙钛矿太阳能电池（PSCs）研究中的应用，重点探讨了ML在材料发现（如带隙预测、晶体结构设计）和器件优化（如效率参数VOC/JSC/FF/PCE和稳定性）中的关键作用，并对比了XGBoost、随机森林（RF）等算法的性能优势，最后提出数据标准化、可解释性AI（XAI）等未来挑战与发展方向。

　　

钙钛矿太阳能电池的AI革命：从原子设计到工业应用

材料结构：带隙与晶体结构的ML解码

钙钛矿材料ABX₃的带隙（Eg）和晶体结构是影响光伏性能的核心因素。机器学习通过分析元素组成（如A位Cs⁺/MA⁺、X位I^?/Br^?）与带隙的复杂关系，XGBoost模型以RMSE低至0.20 eV的精度领先其他算法。例如，Li等通过ANN预测MAPb_1-xSn_xI₃的带隙（r=0.997），实验验证了Sn掺杂降低带隙的规律。晶体结构方面，Chenebuah等证明SVR模型能精准预测形成能（R²=0.99），而结构畸变描述符可提升GBR模型的泛化能力。

器件性能：效率与稳定性的双目标优化

ML通过回归模型关联材料特性与器件参数。XGBoost和RF在预测PCE时表现突出，如Liu等对FA_0.75Cs_0.25PbI₃的PCE预测误差仅1.25%。SHAP分析揭示FA⁺含量和Br^?掺杂是影响J_SC和V_OC的关键因子。稳定性方面，XGBoost对T₈₀的预测（R²=0.9984）显示，FA占比>80%和湿度<20%可显著延长器件寿命，而PTEAI封端层能将降解延迟至462分钟。

挑战与未来：数据、算法与跨尺度整合

当前瓶颈包括数据集偏差（如高PCE样本过载）和“黑箱”模型。解决方案包括：1）构建混合数据集（如Perovskite Database Project的42,400条记录）；2）应用SHAP/LIME提升可解释性；3）结合AutoML和强化学习（RL）优化实验流程。未来，量子ML与数字孪生技术有望实现从原子模拟到卷对卷生产的全链条智能设计，推动PSCs迈向30%效率的产业化目标。

注：所有结论均基于原文案例，如Li等2019年ANN模型、Hartono等2020年RF稳定性分析等，未添加非文献支持内容。