發展圖形機器學習法以加速清潔能源太陽能電池的創新( I );Advancing Graph Machine Learning for Accelerated Innovations in Clean Energy Solar Cells( I )

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題名:	發展圖形機器學習法以加速清潔能源太陽能電池的創新( I );Advancing Graph Machine Learning for Accelerated Innovations in Clean Energy Solar Cells( I )
作者:	蔡惠旭
貢獻者:	國立中央大學化學學系
關鍵詞:	機器學習;有機太陽能電池;染料敏化太陽能電池;高通量虛擬篩選;導向訊息傳遞神經網絡;Machine Learning (ML);Organic Solar Cells (OSC);Dye-Sensitized Solar Cells (DSSC);High-Throughput Virtual Screening (HTVS);Directed Message Passing Neural Networks (D-MPNNs)
日期:	2025-07-31
上傳時間:	2025-08-07 16:48:26 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計畫旨在結合人工智慧與機器學習技術，推動有機太陽能電池（OSC）與染料敏化太陽能電池（DSSC）的材料設計與性能優化，從而提升其光電轉換效率（PCE）。本研究不僅能為清潔能源的技術發展提供新方案，也將藉由高通量虛擬篩選（HTVS）等創新方法，大幅加速新材料的發現與應用。預期影響涵蓋以下面向： 1. 人文與社會：促進清潔能源普及，減少碳排放，助力永續發展。 2. 經濟：推動低成本太陽能技術應用，創造新產業機會。 3. 學術：深化材料科學與機器學習的交叉研究。 4. 技術：提高能源轉換技術的效率，為未來能源需求提供關鍵解決方案。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[化學學系] 研究計畫

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